特征點分段提取的時間序列模式匹配方法

摘要： 常用的時間序列模式匹配方法難以平衡計算復(fù)雜度與匹配精度，針對該問題，提出了一種特征點分段提取的時間序列模式匹配方法。提取時間序列每個變量維度上的特征點，降低序列長度；將特征點序列轉(zhuǎn)化為分位點矩陣，利用歐氏距離對分位點矩陣進行相似性度量；在幾組時間序列數(shù)據(jù)集上對所提方法進行分類實驗。結(jié)果表明：所提方法在降低計算復(fù)雜度的同時，獲得了較高的匹配精度。