时间序列相似性度量方法

摘要

本文基于时间序列的相似性度量方法提出了一种新的改进方法PAA_divided+SDTW,针对于原始的DTW度量方法时间复杂度大,计算效率低下的问题,本文采用时间序列建模提取时间序列的特征,基于这些特征进行相似性度量.本文所提出的改进方法在很大程度上降低了时间序列相似性度量的效率,相比于原始的DTW方法的精度有所提高.同时,PAA_divided方法相比于原始的PAA方法的误差更小,更精确地保留了时间序列的本质,对PAA的优化也有一定的借鉴意义.