【摘 要】
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目前时间序列数据取值大多是用一维数据,将一个时间段内的数据用一个数据值表示,这个值一般选取最高值、最低值、开始值、结束值、平均值等。一维数据表示的时间序列数据方便
【基金项目】
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湖南省研究生科研创新项目(湘教通〔2019〕248号-998),湖南省学位与研究生教育改革研究项目(湘教通〔2019〕293号-361),湖南省教育厅科学研究项目(18A333)
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目前时间序列数据取值大多是用一维数据,将一个时间段内的数据用一个数据值表示,这个值一般选取最高值、最低值、开始值、结束值、平均值等。一维数据表示的时间序列数据方便易用,分析简单,但同时也必然带来精度的下降。尤其在一些震动幅度大,震动频率高,对数据峰值又很敏感的领域,需要一种降低原始数据值误差的分段表示法。文章提出一种时间序列二维极值数据作为原始数据,通过数据的拓扑关系建立分段线性表示,实验证明这种方法能有效消除数据的极值误差,压缩率高,数据拟合度高,并能保持原始数据的趋势特征,满足数据动态增长需要。
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