【摘 要】
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近年来,随着数据挖掘和机器学习的兴起,基于时间序列分析方法的研究愈加丰富。作为机器学习的经典方法,KNN(K-Nearest Neighbor)因其简单、准确度高等特性被广泛应用于时间序
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室,美国新泽西理工学院大数据中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1401400,2017YFB1401401)。
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近年来,随着数据挖掘和机器学习的兴起,基于时间序列分析方法的研究愈加丰富。作为机器学习的经典方法,KNN(K-Nearest Neighbor)因其简单、准确度高等特性被广泛应用于时间序列分析的各个领域。然而,使用原始的KNN回归方法预测时间序列具有一定的局限性,直接使用欧氏距离作为相似度度量方法的预测效果并不理想,无法适应具有整体趋势变化的时间序列的预测场景。文中提出一种拟合时间序列趋势的KNN算法TSTF-KNN(Time Series Trend Fitting KNN)算法,该方法通过对每个时刻的
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