传统动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)及其变种算法被广泛应用于多维时间序列的相似性分析,但它们通常只关注单个时间点的信息而忽略了上下文信息,从而很可能匹配两个形状完全不同的点。因此提出一种结合形状特征及其上下文...传统动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)及其变种算法被广泛应用于多维时间序列的相似性分析,但它们通常只关注单个时间点的信息而忽略了上下文信息,从而很可能匹配两个形状完全不同的点。因此提出一种结合形状特征及其上下文的多维DTW算法(Multi-Dimensional Contextual Dynamic Time Warping,MDCDTW)。该算法首先计算多维时间序列的一阶梯度,然后对其进行采样处理,并以多维梯度矩阵表示当前时间点的形状信息及其上下文信息,最后利用DTW求解多维时间序列间的最短匹配路径。为检测算法设计的合理性,对算法进行了定性分析和定量分析,实验结果表明MDC-DTW算法设计是合理的;为检测MDC-DTW的性能,选用5个多维时间序列数据集,并与4个优异的多维DTW算法进行对比实验,实验结果表明MDC-DTW具有较高的准确率和运行效率。展开更多
文摘传统动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)及其变种算法被广泛应用于多维时间序列的相似性分析,但它们通常只关注单个时间点的信息而忽略了上下文信息,从而很可能匹配两个形状完全不同的点。因此提出一种结合形状特征及其上下文的多维DTW算法(Multi-Dimensional Contextual Dynamic Time Warping,MDCDTW)。该算法首先计算多维时间序列的一阶梯度,然后对其进行采样处理,并以多维梯度矩阵表示当前时间点的形状信息及其上下文信息,最后利用DTW求解多维时间序列间的最短匹配路径。为检测算法设计的合理性,对算法进行了定性分析和定量分析,实验结果表明MDC-DTW算法设计是合理的;为检测MDC-DTW的性能,选用5个多维时间序列数据集,并与4个优异的多维DTW算法进行对比实验,实验结果表明MDC-DTW具有较高的准确率和运行效率。
