基于时间加权改进的LDTW算法

摘要：

在时间序列相似性度量研究中,动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)是最为常用的算法之一,但其存在病态对齐问题且未考虑时间属性影响.限制对齐路径长度DTW(DTW under limited warping path length,LDTW)和时间加权DTW(time-weighed DTW,TDTW)分别尝试解决上述两个问题中的一个,但未能同时解决DTW两方面的不足.为此提出一种综合时间权重的LDTW(time-weighting LDTW,TLDTW)算法.首先通过测量两个时间序列中时间点对的距离构建时间权值矩阵;然后在LDTW累计成本矩阵递归填充过程中融合对应的时间权值,以实现在考虑时间因素影响的同时保留有效抑制病态对齐特性.基于UCR数据集进行1-NN分类实验,实验结果显示基于TLDTW相似度量的分类准确率优于其他对比算法,且进一步对比验证了其可靠性.

关键词：时间序列、动态时间弯曲、病态对齐、时间加权、相似度度量

所属期刊栏目：39

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金资助项目2021A1515012395

在线出版日期：2022-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：998-1002,1007