基于奇异事件特征聚类的时间序列符号化方法

提出一种基于小波的多尺度奇异事件特征提取方法,将时间序列分割为一系列具有独立趋势形态的事件子序列;对以变换参数表示的事件子序列的利用混合遗传聚类算法实现离散符号化,每一事件子序列以其所属类别标识,从而将连续数值域的时间序列转化为离散符号域的事件序列。方法用于对非平稳金融时间序列进行了符号化转换,实验结果表明该方法是有效的。

基于奇异事件特征的时间序列相似模式匹配

现有的时间序列特征提取方法多为单尺度方法,导致特征点的时间定位不准确,从而影响模式发现的质量。该文基于小波奇异检测理论,提出了一种多尺度时间序列特征提取方法,利用奇异特征将时间序列压缩为事件序列表示,定义了事件序列动态时间弯曲相似度量,给出了基于事件序列相似模式匹配算法。实验表明,该方法具有较高的匹配精度和较低的计算代价。