时间序列相似性分析方法研究

传统的时间序列相似性度量方法直接在高维原始序列上进行计算，存在计算量大、效率低的问题。为此，提出一种基于关键点的时间序列相似性度量方法。该方法首先设计一种新的关键点提取算法，该算法不仅可以有效提取非单调序列的关键点，还可以准确识别单调序列的关键点。通过关键点提取，可以有效压缩时间序列的维度，保留序列的整体形态特征。在此基础上，提出一种新的基于关键点的时间序列相似性度量算法，该算法能够计算任意长度的时间序列的相似度，降低了相似性度量对人为设定阈值的依赖，增强了算法的鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，该方法能够有效提高时间序列相似性度量的效率和精度，为时间序列数据挖掘中的聚类和预测任务提供有效

针对当前字符化时间序列距离度量方法的不足，本研究提出一种名为BSAP的全新时间序列表示方法。该方法兼具降维与距离度量功能，可在符号化时间序列上直接进行距离计算。通过合成数据与实际数据的实验验证，BSAP方法展现出高效的计算性能和较低的存储空间需求。

论文研究 - 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量。时间序列的特征表示和相似性度量是数据挖掘的核心基础，其质量直接影响后期挖掘的成效。提出一种通过正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示的方法。该方法分析了特征维数对时间序列拟合效果的影响，并通过选取关键特征来捕捉序列的主要趋势，形成一种鲁棒的形态特征相似性度量方法，从而提升相似性度量的质量。实验结果显示，该方法不仅满足下界要求，且具有良好的下界紧凑性和数据剪枝效果，在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中表现出色。

利用数据挖掘技术从长期观测的数据序列中发现隐藏的规律已成为当前研究的热点。相似性挖掘作为时间序列挖掘的基础，提出了一种改进的BORDA计数方法，提高多元时间序列相似性的准确度和有效性。王咏梅的研究突出了这一方法在实际应用中的潜力和价值。

时间序列相似性搜索，凭借其在多个领域巨大的应用潜力，正吸引着越来越多的关注。从DNA序列分析到金融数据研判，从传感器网络监控到移动对象追踪，再到运动捕捉，时间序列相似性搜索技术都展现出独特的价值。

多元时间序列相似模式挖掘是数据挖掘领域的研究热点，主要包括特征表示、相似模式度量和相似性搜索等方面。当前，研究成果主要集中在特征表示和相似模式度量，而相似性搜索则是破解问题的关键。综述了多元时间序列相似性搜索的最新进展，总结了主要的相似模式度量方法，比较了不同度量方法下的序列搜索技术，并深入分析了各方法的优劣，为未来的研究提供理论支持。

时间序列数据挖掘：特征表示与相似性度量研究方向 本研究深入探讨时间序列数据挖掘领域中特征表示和相似性度量的关键作用。通过对现有主要方法的全面回顾与分析，揭示其各自的优势和局限性，并在此基础上展望未来研究方向，为时间序列数据的特征表示和相似性度量研究提供新的思路。

探讨了风电场短期风速预测技术，提出了一种基于时间序列相似性搜索的新方法。研究采用数据挖掘原理，通过相似性搜索技术有效预测风电场的未来风速。

在Matlab图像检索中，对图像进行处理和匹配，以评估它们之间的相似性。