专利类型:发明专利
语 言:中文
申 请 号:CN201810271174.X
申 请 日:20180329
申 请 人:重庆大学
申请人地址:400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
公 开 日:20180928
公 开 号:CN201810271174.X
代 理 人:胡柯
代理机构:北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246
摘 要:本发明公开了一种多元时间序列基于傅里叶系数符号化类别集生成方法,它包括:获取多元时间序列数据;对多元时间序列数据进行预处理,获得具有高斯分布的均值为0且方差为1的标准序列;采用分段聚合近似表示算法对多元时间序列进行分段,获取各序列的分段信息;将各序列的分段数据分别进行离散傅里叶变换,得到由傅里叶系数表示的序列段内的趋势特征;采用符号聚合近似表示方法对多元时间序列的序列段进行符号化表示,每个序列段所对应的符号和傅里叶系数即为该序列段完整的符号化类别集。本发明取得的有益效果是:可以将高维、海量的多元时间序列数据进行降维,保留符号聚合近似的优点;通过频域过滤方法进行降维保持欧氏距离的不变性。
主 权 项:1.一种多元时间序列基于傅里叶系数符号化类别集生成方法,其特征在于,所述方法步骤如下:S1:获取多元时间序列数据;S2:对多元时间序列数据进行预处理,获得具有高斯分布的均值为0且方差为1的标准序列;S3:采用分段聚合近似表示算法对多元时间序列进行分段,并获取各序列的所有分段信息;S4:将各序列的分段数据分别进行离散傅里叶变换,得到由傅里叶系数表示的序列段内的趋势特征;S5:采用符号聚合近似表示方法对多元时间序列的序列段进行符号化表示,每个序列段所对应的符号和傅里叶系数即为该序列段完整的符号化类别集。
关 键 词:傅里叶系数;时间序列;时间序列数据;符号化;近似;降维;聚合;离散傅里叶变换;预处理;符号化表示;标准序列;分段聚合;分段数据;分段信息;高斯分布;欧氏距离;不变性;方差;高维;频域;算法;分段;过滤;保留
法律状态:生效
IPC专利分类号:G06F17/30;G06F17/00;G06F17/14;G06F17/00;G;G06;G06F;G06F17;G06F17/30;G06F17/00;G06F17/14;G06F17/00