多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法和系统，查找方法包括：S1、将时间序列模式和滑动窗口分别划分成数目相等的窗口块，并且提取时间序列模式的指定个窗口块的特征，其中，时间序列模式由多个互不重叠的包括对应的预设阈值的子模式构成；S2、获取滑动窗口在流式时序数据上滑动至任一窗口时，滑动窗口的指定个窗口块的特征；S3、若判断获知任一窗口不能跳过，则从任一窗口开始，判断与滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据和时间序列模式是否匹配，若匹配，则获取与滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据作为查找结果。本发明专利技术能够对特征进行高效提取。并且，本发明专利技术可以高效的完成多阈值模式的精确比较。

Multi segment and multi threshold constrained time series pattern lookup method and system

The invention provides a time series pattern lookup method and system for multiple segmentation and multiple threshold constraints. The lookup method includes: S1, dividing the time series mode and sliding window into equal number of window blocks, and extracting the characteristics of a specified window block in the time series mode, in which the time series mode is not different from each other. A subpattern consisting of a corresponding default threshold; S2, the feature of a specified window block of a sliding window when a sliding window is slid to any window in a stream time sequence data; S3, if a window can be judged to be unable to skip over, the number of jump steps is equal to the sliding window from any window. Whether the flow time sequence data of the window block matches the time sequence pattern, and if the matching is matched, the flow time sequence data of the window block equal to the jumping step number of the sliding window is obtained as the finding result. The invention can efficiently extract the features. Moreover, the invention can efficiently accomplish the accurate comparison of multi threshold modes.

【技术实现步骤摘要】
多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法和系统
本专利技术涉及计算机数据管理领域，更具体地，涉及一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法和系统。
技术介绍
随着工业4.0和工业物联网(IIoT)的发展，处理来自传感器的流式时间序列数据变得越来越重要。一个重要的应用场景就是给定一个时间序列片段，即模式，在流式到达的时间序列中实时地发现给定的模式。这种模式往往代表了一种特定的故障现象或者其他有意义的事件，因此这种模式的实时发现(称为模式匹配)在实际应用中具有重大意义。传统的时间序列模式匹配问题中，模式是简单的一个序列，并允许用户指定一个误差值(称为阈值)表示模式和流式时间序列之间的可容忍差异。此外，在比较模式和流式时间序列的时候，往往采用欧氏距离进行度量。上述基于单阈值和欧式距离的模式匹配过于简单，无法满足一些实际场景中的需求。
技术实现思路
本专利技术提供一种克服上述问题的一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法和系统。根据本专利技术的一个方面，提供一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法，包括：S1、将时间序列模式和滑动窗口分别划分成数目相等的窗口块，并且提取所述时间序列模式的指定个窗口块的特征，其中，所述时间序列模式由多个互不重叠的包括对应的预设阈值的子模式构成；S2、获取所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至任一窗口时，所述滑动窗口的所述指定个窗口块的特征；S3、基于所述时间序列模式的指定个窗口块的特征以及所述滑动窗口的指定个窗口块的特征，若判断获知所述任一窗口不能跳过，则从所述任一窗口开始，判断与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据和所述时间序列模式是否匹配，若匹配，则获取所述与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据作为查找结果。优选地，步骤S3之后还包括：S4、将所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至所述任一窗口的下一窗口；持续执行步骤S2至步骤S3，直至所述滑动窗口滑动至所述流式时序数据末，完成对于匹配所述时间序列模式的流式时序数据的查找。优选地，步骤S1之前还包括：S0、获取所述时间序列模式；其中，所述时间序列模式的任意两个时间上相邻的子模式的时间分界点为分界区域中的任意值。优选地，步骤S1中所述提取所述时间序列模式的指定个窗口块的特征进一步包括：提取所述时间序列模式指定个窗口块的上边界特征和下边界特征，所述上边界特征为：其中，为第j个窗口块的上边界特征，w为滑动窗口的步长，j表示第j个窗口块，第j个窗口块包含的数据点为{p(j-1)w+1,…pjw}，u表示上边界，θ(i)代表的是第i个“流窗口-模式”点对之间的最大允许距离；所述下边界特征为：其中，为第j个窗口块的下边界特征，l表示下边界，w为滑动窗口的步长，j表示第j个窗口块，θ(i)代表的是第i个“流窗口-模式”点对之间的最大允许距离，第j个窗口块包含的数据点为{p(j-1)w+1,…pjw}。优选地，步骤S2进一步包括：获取所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至任一窗口时，所述滑动窗口所述指定个窗口块的如下特征：其中，为流式数据上的窗口Wt的第j个块的特征值，st,jw为该流数据窗口的第jw个点，f代表特征，t为所属窗口的起始时间，j为第j个窗口块，包含w个点{{s(j-1)w+1,…sjw}}，jw为第j个窗口块的最后一个点。优选地，步骤S3进一步包括：判断所述滑动窗口的指定个窗口块的特征是否落入所述上边界特征和所述下边界特征构成的区间；若所述滑动窗口的指定个窗口块的特征落入所述上边界特征和所述下边界特征构成的区间，则所述任一窗口不能跳过，从所述任一窗口开始，判断与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据和所述时间序列模式是否匹配，若匹配，则获取所述与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据作为查找结果；若所述滑动窗口的指定个窗口块的特征不落入所述上边界特征和所述下边界特征构成的区间，则所述任一窗口跳过。优选地，所述若所述滑动窗口的指定个窗口块的特征不落入所述上边界特征和所述下边界特征构成的区间，则所述任一窗口跳过之后还包括：将所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至所述任一窗口的下一窗口，持续步骤S2至步骤S3，直至滑动至所述流式时序数据末，完成对于匹配所述时间序列模式的流式时序数据的查找。优选地，步骤S3中所述从所述任一窗口开始，判断与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据和所述时间序列模式是否匹配进一步包括：根据所述时间序列模式的多个子模式的任一分界点，确定所述任一分界点的上一分界点的候选集合；根据所述任一分界点的上一分界点的候选集合，确定所述任一分界点的候选集合；基于所述任一分界点的上一分界点的候选集合和所述任一分界点的候选集合，确定所述任一分界点对应的子模式；根据所述任一分界点的上一分界点的候选集合中的任一第一分界点，以及所述任一分界点与所述任一分界点的上一分界点间的分界区域中的任一第二分界点，获取所述任一第一分界点和所述任一第二分界点的平均L-Norm距离；判断所述平均L-Norm距离是否小于所述任一分界点对应的子模式的预设阈值；若所述距离小于所述任一分界点对应的子模式的预设阈值，则将所述任一第二分界点添加至所述任一分界点的候选集合；重复执行上述步骤，若存在分界点的候选集合为空集，则匹配；若所有候选集均包含分界点，则不匹配。根据本专利技术的另一个方面，提供一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找系统，包括：提取模式特征模块，用于将时间序列模式和滑动窗口分别划分成数目相等的窗口块，并且提取所述时间序列模式的指定个窗口块的特征，其中，所述时间序列模式由多个互不重叠的包括对应的预设阈值的子模式构成；提取滑动窗口特征模块，用于获取所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至任一窗口时，所述滑动窗口的所述指定个窗口块的特征；判断匹配模块，用于基于所述时间序列模式的指定个窗口块的特征以及所述滑动窗口的指定个窗口块的特征，若判断获知所述任一窗口不能跳过，则从所述任一窗口开始，判断与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据和所述时间序列模式是否匹配，若匹配，则获取所述与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据作为查找结果。优选地，所述查找系统还包括：完成查找模块，用于将所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至所述任一窗口的下一窗口；持续调用所述提取滑动窗口特征模块和所述判断匹配模块，直至所述滑动窗口滑动至所述流式时序数据末，完成对于匹配所述时间序列模式的流式时序数据的查找。本专利技术提供的一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法和系统，通过设置多窗口块获取特征，能够对特征进行高效提取。并且，本专利技术提出了高效的后处理算法，可以高效的完成多阈值模式的精确比较，能够满足实际场景中的需求。通过设置等长分段表示法，能够有效地提升过滤效率，保证没有漏解。设置多子模式多阈值，定义了新的更细粒度的模式模型，可以更加精确地描述带匹配的模式。附图说明图1为本专利技术实施例中的一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法的流程图；图2为本专利技术实施例中的一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法的特征提取示意图；图3为本专利技术实施例中的一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找系统的模块图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法，其特征在于，包括：S1、将时间序列模式和滑动窗口分别划分成数目相等的窗口块，并且提取所述时间序列模式的指定个窗口块的特征，其中，所述时间序列模式由多个互不重叠的包括对应的预设阈值的子模式构成；S2、获取所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至任一窗口时，所述滑动窗口的所述指定个窗口块的特征；S3、基于所述时间序列模式的指定个窗口块的特征以及所述滑动窗口的指定个窗口块的特征，若判断获知所述任一窗口不能跳过，则从所述任一窗口开始，判断与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据和所述时间序列模式是否匹配，若匹配，则获取所述与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据作为查找结果。

【技术特征摘要】
1.一种多分段多阈值约束的时间序列模式查找方法，其特征在于，包括：S1、将时间序列模式和滑动窗口分别划分成数目相等的窗口块，并且提取所述时间序列模式的指定个窗口块的特征，其中，所述时间序列模式由多个互不重叠的包括对应的预设阈值的子模式构成；S2、获取所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至任一窗口时，所述滑动窗口的所述指定个窗口块的特征；S3、基于所述时间序列模式的指定个窗口块的特征以及所述滑动窗口的指定个窗口块的特征，若判断获知所述任一窗口不能跳过，则从所述任一窗口开始，判断与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据和所述时间序列模式是否匹配，若匹配，则获取所述与所述滑动窗口的跳跃步长数相等的窗口块的流式时序数据作为查找结果。2.根据权利要求1所述的查找方法，其特征在于，步骤S3之后还包括：S4、将所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至所述任一窗口的下一窗口；持续执行步骤S2至步骤S3，直至所述滑动窗口滑动至所述流式时序数据末，完成对于匹配所述时间序列模式的流式时序数据的查找。3.根据权利要求1所述的查找方法，其特征在于，步骤S1之前还包括：S0、获取所述时间序列模式；其中，所述时间序列模式的任意两个时间上相邻的子模式的时间分界点为分界区域中的任意值。4.根据权利要求1所述的查找方法，其特征在于，步骤S1中所述提取所述时间序列模式的指定个窗口块的特征进一步包括：提取所述时间序列模式指定个窗口块的上边界特征和下边界特征，所述上边界特征为：其中，为第j个窗口块的上边界特征，w为滑动窗口的步长，j表示第j个窗口块，第j个窗口块包含的数据点为{p(j-1)w+1,…pjw}，u为upper，u表示上边界，θ(i)代表的是第i个“流窗口-模式”点对之间的最大允许距离；所述下边界特征为：其中，为第j个窗口块的下边界特征，l表示下边界，w为滑动窗口的步长，j表示第j个窗口块，θ(i)代表的是第i个“流窗口-模式”点对之间的最大允许距离，第j个窗口块包含的数据点为{p(j-1)w+1,…pjw}。5.根据权利要求4所述的查找方法，其特征在于，步骤S2进一步包括：获取所述滑动窗口在流式时序数据上滑动至任一窗口时，所述滑动窗口所述指定个窗口块的如下特征：其中，为流式数据上的窗口Wt的第j个块的特征值，st,jw为该流数据窗口的第jw个点，f代表特征，t为所属窗口的起始时间，j为第j个窗口块，包含w个点{s(j-1)w+1,…sjw}，jw为第j个窗口块的最后一个点。6.根据权利要求5所述的查找方法，其特征在于，步骤S3进一步包括：判断所述滑动窗口的指定个窗口块的特征是否落入所述上边界特征和所述下边界特征构成的区间；若所述滑动窗口的指定个窗口...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建民，康荣，黄向东，王晨，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11