时间序列数据的稳健最优分割方法

摘要：

针对分段多项式回归方法存在计算效率低和对噪声较敏感等缺点,提出了具有稳健性的最优分割方法,以解决时间序列数据相似搜索及知识发现处理中的长时间序列分割问题.该方法采用自顶向下策略,然后根据自适应定阶算法直接选定一个合适的多项式阶.对每个候选变化点,经过一次判断即可确定多项式的合适阶次.由于该方法基于对线性模型的数据矩阵作奇异值分解,从而可自适应确定子序列合适的模型,简化了计算过程.文中对此给出了理论证明.通过与Garalnik-Srivastava方法进行实验比较,证明所提方法不仅计算效率高,而且具有良好的稳健性.

关键词：数据挖掘、时间序列、分割、分段多项式表示、稳健性

所属期刊栏目：37

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省科技发展基金2000K08-G12

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：338-342