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时间序列特征表示及相似性度量方法研究汇报人：2024-01-14

目录contents引言时间序列特征表示方法时间序列相似性度量方法实验设计与结果分析时间序列特征表示及相似性度量在领域中的应用总结与展望

01引言

大数据时代的时间序列数据随着大数据时代的到来，时间序列数据在各个领域的应用日益广泛，如金融、医疗、交通等。时间序列数据的挑战时间序列数据具有高维度、非线性、非平稳等特点，给数据的处理和分析带来了很大的挑战。特征表示与相似性度量的重要性对时间序列数据进行有效的特征表示和相似性度量是解决这些挑战的关键，对于数据的聚类、分类、预测等任务具有重要意义。研究背景与意义

目前，国内外学者在时间序列特征表示和相似性度量方面已经开展了大量的研究工作，提出了许多有效的方法，如基于形状的特征表示、基于频域的特征表示、基于深度学习的特征表示等，以及基于欧氏距离、动态时间弯曲距离、最长公共子序列等相似性度量方法。国内外研究现状随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的特征表示和相似性度量方法在时间序列数据处理中展现出越来越大的潜力。未来，结合深度学习技术和其他先进技术的时间序列特征表示和相似性度量方法将是研究的热点。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

通过本研究，期望能够提出一种或多种针对时间序列数据的有效特征表示和相似性度量方法，提高时间序列数据处理和分析的效率和准确性，为相关领域的应用提供有力支持。研究目的本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法进行研究。首先，对时间序列数据的特性进行深入分析，为后续的特征表示和相似性度量提供理论支持。然后，研究基于形状、频域和深度学习的特征表示方法，以及基于欧氏距离、动态时间弯曲距离和最长公共子序列的相似性度量方法。最后，通过实验验证所提出方法的有效性，并对实验结果进行详细的分析和讨论。研究方法研究内容、目的和方法

02时间序列特征表示方法

均值方差偏度峰度基于统计特征的表示方示时间序列数据的平均水平。反映时间序列数据的波动程度。描述时间序列数据分布形态的偏斜程度。描述时间序列数据分布形态的尖锐程度。

基于形状特征的表示方法表示时间序列数据的长期发展方向。反映时间序列数据在固定时间段内呈现出的周期性变化。描述时间序列数据在一段时间内重复出现的模式。反映时间序列数据中随机、不可预测的变化。趋势季节性周期性不规则波动

将时间序列数据分解为不同频率的子序列，以便分析不同时间尺度的特征。小波变换傅里叶变换Z变换将时间序列数据从时域转换到频域，以便分析数据的频率特征。对时间序列数据进行离散化处理，以便进行数字信号处理和分析。030201基于变换特征的表示方法

基于深度学习特征的表示方法循环神经网络（RNN）通过捕捉时间序列数据中的时间依赖性，学习数据的内在特征表示。长短期记忆网络（LSTM）改进RNN模型，通过引入门控机制解决长期依赖问题，更好地学习时间序列数据的特征。卷积神经网络（CNN）利用卷积操作捕捉时间序列数据的局部特征，通过层次化结构学习数据的抽象表示。自编码器（Autoencoder）通过无监督学习方式学习时间序列数据的低维特征表示，捕捉数据中的潜在结构。

03时间序列相似性度量方法

衡量两点之间的直线距离，适用于等长时间序列且采样率相同的情况。欧氏距离允许时间序列在时间轴上进行非线性对齐，适用于长度不等或采样率不同的时间序列相似性度量。动态时间弯曲距离（DTW）欧氏距离和动态时间弯曲距离

形状上下文（ShapeContext）描述时间序列形状的全局和局部特征，通过计算形状上下文直方图的相似度来衡量时间序列形状的相似性。时间序列形状平均（TSA）将时间序列转换为形状空间中的点，通过计算形状空间中点与平均形状之间的距离来衡量相似性。基于形状相似性度量方法

提取时间序列的时域统计特征，如均值、方差、自相关系数等，通过比较这些特征的相似度来衡量时间序列的相似性。将时间序列转换为频域表示，如傅里叶变换或小波变换后的系数，通过比较频域特征的相似度来衡量相似性。基于特征相似性度量方法频域特征时域特征

基于深度学习相似性度量方法使用自编码器学习时间序列的低维表示，将输入的时间序列编码为低维向量，然后解码回原始空间，通过比较编码后的向量相似度来衡量时间序列的相似性。自编码器（Autoencoder）通过训练孪生神经网络来学习时间序列的相似性度量，输入两个时间序列，输出它们之间的相似度得分。孪生神经网络（SiameseNeuralNetw…利用RNN对时间序列进行建模，将时间序列转换为固定长度的向量表示，通过比较这些向量之间的相似度来衡量时间序列的相似性。循环神经网络（RNN）

04实验设计与结果分析

数据集选择采用公开数据集，如UCRTimeSeriesClassification