主权项 |
一种对时间序列进行建模并识别的方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:1)将传感器采集的数据按采集时间先后顺序排列而成的动态数据构成L条时间序列,随机选择L条时间序列中的60%‑80%的N条时间序列作为训练集,剩下的时间序列作为测试集;2)对训练集中的每一条时间序列采用线性动态系统模型进行建模:<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>A</mi><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mi>y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>C</mi><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>w</mi><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0001078958800000011.GIF" wi="741" he="150" /></maths>其中,已知变量为:时间序列Y=(y(0),y(1),…,y(t),…,y(τ))(τ为正整数,表示时间序列的时间长度);未知变量是:序列状态X=(x(0),x(1),…,x(t),…,x(τ)),描述空间纹理的测量矩阵C,描述动态变化的转移矩阵A,模型的噪声项v(t)和w(t);根据已知变量Y求解未知变量X,C,A,得到训练集每一条时间序列的特征表示;3)随机从训练集中抽取J条时间序列作为字典组成字典集,由步骤2)得到的训练集每一条训练时间序列的特征表示,学习出字典集的每一条时间序列的最优特征表示,同时计算得到每一条训练时间序列在字典集下的编码系数;4)用步骤3)得到的训练集的编码系数α<sub>1</sub>,α<sub>2</sub>,…,α<sub>N</sub>训练支持向量机模型,实现对时间序列的识别。 |