【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于区间信息粒化的动态时间规整方法，属于数据处理、时间序列分析。
技术介绍
1、近年来互联网的普及以及数据存储能力的不断提升，人们在日常生活中产生的数据呈现爆炸式增长的趋势，这使得人类社会逐渐步入大数据时代。特别是时间序列数据的使用频率越来越多，引发了数据处理领域的研究新潮。时间序列数据是一类重要的时态数据对象，是按时间顺序进行变化的观察序列集合,其数据具有数据量大，维数高，连续性等特征。通常来说，时间序列数据被视为一个整体，而不仅是一个单个的数值。如何在海量的时间序列数据中，合理有效的进行分析并发现其隐藏在数据背后的规律和原理是一个重要的研究课题。
2、这些数据中潜在的规律和原理可视为“有价值的信息”，对这些信息的掌握可以帮助人们更好地理解和利用数据，从而做出更加准确和有效的决策。时间序列数据经过处理后，数据分析模块就会对数据进行深入的探索和分析，以发现其中隐藏的规律、趋势和模式。数据分析模块使用各种统计、机器学习和数据挖掘技术来提取有价值的信息和见解，提供了一种理解和解释现实世界中变化和发展的方法，为决...
【技术保护点】
1.一种基于区间信息粒化的动态时间规整方法，其特征在于：首先通过合理粒度原则对原始时间序列进行数据表征和描述，形成代表原始序列信息的区间信息粒，并利用区间信息粒构造新时间序列，然后根据动态时间规整算法搜索新时间序列之间的翘曲路径，最后计算新时间序列之间的均值，进而完成原始时间序列均值的近似计算。
2.根据权利要求1所述的基于区间信息粒化的动态时间规整方法，其特征在于：具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于区间信息粒化的动态时间规整方法，其特征在于：所述步骤Step2的具体步骤为：
4.根据权利要求2所述的基于区间信息粒化的动态时...
【技术特征摘要】
1.一种基于区间信息粒化的动态时间规整方法，其特征在于：首先通过合理粒度原则对原始时间序列进行数据表征和描述，形成代表原始序列信息的区间信息粒，并利用区间信息粒构造新时间序列，然后根据动态时间规整算法搜索新时间序列之间的翘曲路径，最后计算新时间序列之间的均值，进而完成原始时间序列均值的近似计算。
2.根据权利要求1所述的基于区间信息粒化的动态时间规整方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：母亚双，刘天，郭琳琳，刘本航，郭红月，王利东，朱献超，
申请(专利权)人：河南工业大学，
类型：发明
国别省市：
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