【摘 要】
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鉴于相关性分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,提出一种基于动态时间弯曲的时间序列异步相关性分析方法。利用动态时间弯曲算法在时间序列数据中获得最优弯曲路径,将路径
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61300139);福建省社会科学规划项目(2013C018);华侨大学科研基金资助项目(13SKBS104)
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鉴于相关性分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,提出一种基于动态时间弯曲的时间序列异步相关性分析方法。利用动态时间弯曲算法在时间序列数据中获得最优弯曲路径,将路径元素扩展为反映原始时间序列异步相关性的新序列,通过计算新序列之间相关系数来实现原始时间序列的异步相关性度量,进而克服传统方法局限于同步相关性分析的问题。数值实验表明,该方法拓展了时间序列数据的相关性分析研究,具有较强的鲁棒性。
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