基于回归系数的时间序列维约简与相似性查找

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yangchuan2ll

【摘要】

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在时间序列中进行相似性查找往往需要进行维约简.以往的维约简方法或者时间复杂度太大并且不直观(如DWT、DFT等),或者无法用于准确的相似性查找(如PAA方法).本文提出一种新的

【作者】

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黄超朱扬勇

【机构】

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复旦大学,东南大学

【出处】

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模式识别与人工智能

【发表日期】

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2004年期

【关键词】

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时间序列回归系数维约简相似性查找

【基金项目】

：

上海市科委资助项目;

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在时间序列中进行相似性查找往往需要进行维约简.以往的维约简方法或者时间复杂度太大并且不直观(如DWT、DFT等),或者无法用于准确的相似性查找(如PAA方法).本文提出一种新的基于回归系数的时间序列维约简方法--逐段回归近似(PRA).该方法具有线性时间复杂度,并且对均值平稳的独立噪声干扰不敏感,同时证明了基于PRA方法的相似性查找满足下界定理,因而是实用有效的.对实际数据的实验结果验证了本文的结论.

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