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時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)提取算法

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  時(shí)間序列數(shù)據(jù)蘊(yùn)含趨勢(shì)信息,可以根據(jù)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)信息提取趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn),達(dá)到壓縮數(shù)據(jù)、減少噪聲影響的目的。通過(guò)分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)信息,提出自適應(yīng)數(shù)據(jù)趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)提取算法。該算法不依賴(lài)任何先驗(yàn)知識(shí),根據(jù)數(shù)據(jù)本身的趨勢(shì)特征自動(dòng)提取趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn),提取信息包括坐標(biāo)索引和對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。UCR時(shí)間序列分類(lèi)數(shù)據(jù)集與SEEP、CAP和PAA等算法進(jìn)行對(duì)比的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在多種數(shù)據(jù)情況下,該算法擬合誤差和分類(lèi)錯(cuò)誤率更小,平均擬合誤差為0. 373 6,分類(lèi)錯(cuò)誤率同原始數(shù)據(jù)的分類(lèi)錯(cuò)誤率相比減少3.39%。

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