本文選題：時間序列流 + 相似性搜索��； 參考：《計算機工程與設計》2017年12期

【摘要】：由于DTW距離度量方法的計算時間和空間復雜度較高,不能滿足大規(guī)模時間序列流中的相似性搜索要求,提出一種基于DTW的時間序列流相似性搜索方法。利用全局約束和時間序列標準化結合的方法提高搜索的精度,針對時間序列流中數(shù)據(jù)標準化方法計算代價過高問題,利用時間序列標準化和封袋逐步更新方法的下界距離,利用雙循環(huán)緩沖區(qū),存儲查詢序列的上下邊界,進一步提高其數(shù)據(jù)讀取和計算速度。實驗結果表明,該方法與傳統(tǒng)的靜態(tài)時間序列搜索方法相比具有相同的準確度,但其搜索速度更快且DTW下界距離緊致性更好。
[Abstract]:Because of the high computational time and space complexity of DTW distance measurement method, it can not meet the requirement of similarity search in large-scale time series flow. A method of similarity search for time series flow based on DTW is proposed. The method of global constraint and time series standardization is used to improve the searching accuracy. Aiming at the problem of high calculation cost of data standardization method in time series flow, the lower bound distance of time series standardization and envelope updating method is used. The upper and lower boundaries of query sequences are stored by using double-loop buffers to further improve the speed of data reading and computing. The experimental results show that this method has the same accuracy as the traditional static time series search method, but its search speed is faster and the DTW lower bound distance is more compact.
【作者單位】： 重慶郵電大學通信與信息工程學院;
【基金】：重慶市科委基金項目(2012jcsf-jfzhX0004)
【分類號】：TP301.6

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本文編號：1836505