基于離散余弘變換的時間序列分類問題研究.pdf

1、時間序列數(shù)據(jù)一般是指隨時間有序變化的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)一般采用等時間間隔測量。如何充分有效地管理和利用好這些時間序列數(shù)據(jù),并對其中隱藏的規(guī)律和知識進行挖掘,在工業(yè)界和學術(shù)界都受到了廣泛關(guān)注。對時間序列進行分類是時間序列數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主要任務(wù)之一。時間序列分類任務(wù)的輸入是整個時間序列,分類的目的是給該序列賦予某個類別標號。由于時間序列數(shù)據(jù)所具有的海量性、高維度、高噪聲等特點,時間序列分類比一般的分類問題要復(fù)雜,這使得一般的分類算法不能直接應(yīng)用

2、于時間序列的分類。近一二十年來,研究人員開發(fā)了很多算法用于時間序列的分類,本文基于這些研究成果,在時間序列的維度約簡和分類方面做了相關(guān)的研究。本文主要完成了以下兩個方面的工作:
　　 1.利用離散余弦變換對時間序列進行維度約簡。如何對時間序列進行維度約簡是時間序列數(shù)據(jù)挖掘研究的基礎(chǔ)問題。由于時間序列固有的高維度的特點,直接在原始時間序列上進行數(shù)據(jù)挖掘工作會引起“維度災(zāi)難”,因此通常情況下,在進行時間序列的數(shù)據(jù)挖掘前,首先要對時間

3、序列進行維度約簡。實際應(yīng)用中已經(jīng)開發(fā)出了離散傅里葉變換、離散小波變換、分段線性近似等方法用于對序列進行變換處理。這些約簡方法大都具有一定的局限性,因此開發(fā)更加健壯的維度約簡方法具有十分重要的意義。離散余弦變換作為一種實數(shù)域變換,克服了離散傅里葉變換中復(fù)數(shù)域變換的缺點,因此在數(shù)字信號處理、頻譜分析、圖形圖像處理等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文采用離散余弦變換對原始時間序列進行維度約簡,在約簡后的數(shù)據(jù)上進行相似性搜索及分類工作。仿真實驗結(jié)果表明

4、,本文所采用的方法在多個指標上具有很好的表現(xiàn),具有很好的相似性搜索及分類效果。
　　 2.基于離散余弦變換的時間序列分類工作。利用離散余弦變換對時間序列進行了維度約簡后,為進一步的分類工作奠定了基礎(chǔ)。在對時間序列進行分類時,基于距離的分類方法是一種經(jīng)典的也是十分常用的方法。K-近鄰算法是一種理論上比較成熟的方法,而加權(quán)k-近鄰算法作為k-近鄰算法的一種改進,克服了k-近鄰算法的一些不足,利用其進行分類時的分類正確率明顯提高。本文