DOI码：10.13195/j.kzyjc.2019.0849
发表刊物：控制与决策
关键字：多元时间序列; 特征提取; 聚类; 模糊分段; MDBI指标;
摘要：针对传统的Gath-Geva（G-G）模糊分段方法需要人为设置参数,对高维时间序列分段效率低的问题,提出一种基于核主元分析（KPCA）和G-G聚类的多元时间序列模糊分段方法.首先,该算法利用KPCA方法对多元时间序列进行特征提取,去除冗余及无关变量的影响;然后,通过近邻传播算法（AP）得到分段数目的上界;最后,将时间信息考虑在内,基于所提出的MDBI有效值指标以及G-G模糊聚类在低维多元时间序列上实现多元时间序列的最佳模糊分段.实验结果表明,所提出算法可以快速有效地检测出时间序列的某种突然和渐近变化的趋势,在准确性和运行效率方面均得到了提升.
论文类型：期刊论文
学科门类：工学
文献类型：J
卷号：36
期号：1
页面范围：115-124
是否译文：否
发表时间：2021-01-01
收录刊物：EI
发布期刊链接：https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2021&filename=KZYC202101013&uniplatform=NZKPT&v=OKAgri6ShmMsIq89XX8cgZskMzk-aYyyV_F8Ky5z_j1xj78cwaNh_tz4Nh0fdDZ-