不确定时间序列的相似性匹配问题

摘要

确定性时间序列的相似性匹配方法都没有考虑数据的不确定性,而现实世界中传感器采集到的数据往往是不确定的,现有的时间序列的相似性匹配方法不适用于这些领域.针对此问题,将不确定性时间序列做预处理,把它分为横向时间维和纵向概率维,首先把给定的不确定时间序列用Haar小波变换进行压缩变换,在此基础上,对得到的不确定性时间序列概率维作纵向处理,提出一种选代表方法,即采用概率最大法、均值法等选出一条确定的时间序列.通过这2种预处理后,对得到的确定性时间序列进行降维和索引,根据查询序列和数据库中的时间序列中的各自的不确定性进行组合,分别提出对应组合的相似性匹配算法.