基于时态边缘算子的时间序列自主分段表示法

时间序列具有数据量大、维数高和更新速度快等特点,导致一般的分段线性方法难以刻画原始时间序列的全局趋势特征。针对时间序列的特性,提出了一种基于时态边缘算子的自主分段表示方法(简称APLR_TEO),能够有效刻画出时间序列的形状特征。首先通过时态边缘算子与原始时间序列做卷积并根据关联规则得到边缘极值点;然后根据时序的变化特征,采用趋势转折距离的关联规则进行自主线性分段得到关键点,进而用关键点组成的序列来线性近似表示原始时间序列。实验结果表明,APLR_TEO能够有效地刻画序列的形状特征,针对不同规模的数据集具有良好的适应性和稳定性,有效降低了拟合误差。