【摘 要】
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针对常用方法忽略变量相关性和局部形状特性问题，提出基于加权动态时间弯曲的多元时间序列相似性匹配方法（CPCA-SWDTW）．首先，在原加权动态时间弯曲算法基础上，引入形态因子，提出基于
【机 构】
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国防科学技术大学信息系统与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.71671186,71571185,71501182)资助~~
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针对常用方法忽略变量相关性和局部形状特性问题，提出基于加权动态时间弯曲的多元时间序列相似性匹配方法（CPCA-SWDTW）．首先，在原加权动态时间弯曲算法基础上，引入形态因子，提出基于形态特征的加权动态时间弯曲算法（SWDTW）．然后，提取多元时间序列的主成分作为模式表示，消除变量间的相关性，同时将方差贡献率作为相应主成分的权重．在此基础上，运用SWDTW，度量多元时间序列间的相似度．最后，通过相似性搜索实验表明，CPCA—SWDTW具有较好的准确性和鲁棒性．敏感性分析说明CPCA-SWDTW在一定程度上
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