基于三次样条趋势滤波和知识指导的大规模不等长时序族聚类

基于三次样条趋势滤波和知识指导的大规模不等长时序族聚类

论文摘要

本文利用三次样条规则化趋势滤波对由光滑曲线产生的大规模时间序列进行信息挖掘.为了更好地描述时间序列的趋势变化,定义了任意两个曲线段间的距离,提出了基于三次样条规则化的改进的动态时间规整算法(SPDTW),并将该算法与知识指导相结合,应用于大规模不等长时间数据族的聚类问题中.仿真实验表明,SPDTW算法和知识指导能够很好地展示原始时间数据的变化趋势,并具有较高的时间效率.

论文目录

  • 1 引 言
  • 2 三次样条规则化趋势滤波
  • 3 两时间序列之间的距离
  •   3.1 曲线段间的距离度量
  •     1) f (t) 和g (t) 信息完整且趋势相同 (如图1所示) .
  •     2) f (t) 和g (t) 信息完整但趋势不同 (如图2所示) .
  •     3) f (t) 和g (t) 信息不完整且趋势不同 (如图3-图6所示) .
  •   3.2 基于三次样条规则化的动态时间规整算法 (SPDTW)
  • 4 基于SPDTW和知识指导的大规模不等长时序族的聚类
  •   4.1 问题描述
  •   4.2 聚类过程
  • 5 仿真实验
  •   5.1 数据来源
  •   5.2 SPDTW和IDTW的比较
  •   5.3 效率对比
  • 6 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 冀东丽

    关键词: 三次样条趋势滤波,模糊聚类,知识指导,大规模不等长时间序列

    来源: 山东师范大学学报(自然科学版) 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 数学,无线电电子学

    单位: 山东特殊教育职业学院

    分类号: O211.61;TN713

    页码: 193-202

    总页数: 10

    文件大小: 393K

    下载量: 27

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