作者:董肖凯; 方宏舰; 周波时间序列sax算法参数优化准则形态相似度稳健性
摘要:时间序列数据是一种随机过程,历史的波动趋势在不同的时期看来往往似曾相似。本文使用用可解释性的符号来刻画时间序列变化形态,改进了基于符号聚合相似的搜索模型,在原始搜索模型中引入改进的参数优化准则HIC,并提供了将字符转义为数值的变换方法,用于度量两个形态间的相似程度。结果表明,改进的模型实现了字符、数值的相互转化,且满足距离下界原理;参数的优化准则稳健的提高了模型的搜索精,有效的降低了算法复杂度。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社