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基于值半径复函数的时间序列表达研究

作　者: 杨基文
导　师: 吴刚
学　校: 南京财经大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 时间序列值半径复函数峰谷检测离散傅里叶变换
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

时间序列数据挖掘已经受到越来越多的国内外学者和专家的关注，因为时间序列中潜在隐藏着有用的规律和信息，人们希望能获取这些信息来预测未来以及进一步了解事物发展。然而时间序列具有海量复杂、短期波动频繁、易受噪声干扰等特点，使得直接在原始数据上进行挖掘不但效率低下，而且往往也难以获得满意的结果。因此需要对时间序列进行重新表达，以更好的进行数据挖掘算法。本文是在总结前人方法的基础上，提出了一种基于值半径复函数的时间序列表示方法。该表示方法首先将时间序列表示成值半径复函数，然后用该函数的傅里叶变换系数构成描述时间序列的特征向量，那么在相似检索时，只需计算两个时间序列各自特征向量的欧氏距离就可以度量两个时间序列的相似性。该方法的关键就在于值半径复函数的构造。本文是将时间序列数据值作为复函数的实部，将每个序列点的带正负号的半径作为复函数的虚部，而半径定义为该点到左右某个窗口大小的两点连线的垂直距离。另外还对具有特殊性的首尾几个点和波峰波谷点给予了特别处理。本文提出的这个表示方法是希望通过值半径复函数的实部保存时间序列的全局信息，而虚部包含了局部特征信息。因此值半径复函数能很好的保留时间序列的有效信息，而且通过傅里叶变换能极大的压缩数据，同时也便于欧氏距离的度量。本文的第四章还用实验验证了与其他几个使用较广泛的表示方法相比，值半径复函数表示方法不管在时间序列分类效果还是分类稳定性方面，都具有明显的优势。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-13
  1.1 研究背景及意义  9-10
  1.2 国内外研究动态及发展趋势  10-11
  1.3 研究内容和设计思路  11-12
  1.4 本文组织结构  12-13
第二章时间序列表达的相关理论  13-25
  2.1 相关定义  13-15
  2.2 时间序列表达方法  15-21
  2.3 其他相关理论介绍  21-24
    2.3.1 基于时间序列的数据挖掘  21-23
    2.3.2 时间序列相似性度量  23-24
  2.4 本章小结  24-25
第三章基于时间序列值半径复函数的模式表达  25-38
  3.1 时间序列数据预处理  25-28
    3.1.1 平滑处理  25-27
    3.1.2 规范化处理  27-28
  3.2 峰谷检测  28-30
  3.3 值半径复函数的构造  30-33
    3.3.1 构造过程  30-32
    3.3.2 首尾点的处理  32-33
    3.3.3 峰谷点的处理  33
  3.4 时间序列的值半径复函数表达  33-35
  3.5 实例分析  35-37
  3.6 本章小结  37-38
第四章实验与结果分析  38-45
  4.1 实验数据与实验环境  38
  4.2 比较对象与实验方法  38-39
  4.3 实验结果及分析  39-44
    4.3.1 时间序列表达的分类  39-43
    4.3.2 时间序列表达的稳定性  43-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章总结与展望  45-46
  5.1 本文工作总结  45
  5.2 未来工作展望  45-46
参考文献  46-50
攻读硕士学位期间发表的论文  50-51
后记  51

基于值半径复函数的时间序列表达研究

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