一种时间序列分类方法及系统

摘要

本申请公开了一种时间序列分类方法，包括：预先对GDTW核函数进行优化，得到改进后的GDTW核函数；利用改进后的GDTW核函数，分别对预设的时间序列训练样本集和时间序列测试样本进行核变换；利用预设的分类算法，并依据训练样本的核变换数据集中的时间序列类别标签，对测试样本的核变换数据进行分类处理，得到时间序列测试样本的类别。本申请改进后的GDTW核函数在计算时间序列元素之间的欧氏距离时，是对满足最优偏移路径的两个时间序列元素之间的欧式距离进行计算的，这样使得改进后的GDTW核函数保留了时间序列之间的偏移路径信息，从而使得后续的分类效果得到进一步的改善。另外，本申请还相应公开了一种时间序列分类系统。

主权项

一种时间序列分类方法，其特征在于，包括：预先对GDTW核函数进行优化，得到改进后的GDTW核函数；利用所述改进后的GDTW核函数，分别对预设的时间序列训练样本集和时间序列测试样本进行核变换，相应地得到训练样本的核变换数据集和测试样本的核变换数据；利用预设的分类算法，并依据所述训练样本的核变换数据集中的时间序列类别标签，对所述测试样本的核变换数据进行分类处理，得到所述时间序列测试样本的类别；其中，所述改进后的GDTW核函数为：$K(x,y)=\underset{s=1}{\overset{N}{\Sigma }}\exp (-{\mathrm{Dist}}_{eu}{\left(w_{s|x},w_{s|y}\right)}^2/{\sigma }^2);$式中，σ表示核参数，x表示输入所述改进后的GDTW核函数中的第一时间序列，y表示输入所述改进后的GDTW核函数中的第二时间序列，w_s|x表示所述第一时间序列上的第g个序列元素，w_s|y表示所述第二时间序列上的第h个序列元素，并且，(w_s|x,w_s|y)表示最优偏移路径W_x,y上的第s个路径元素，Dist_eu(w_s|x,w_s|y)表示w_s|x和w_s|y之间的欧氏距离，所述最优偏移路径W_x,y表示所述第一时间序列和所述第二时间序列之间的最优偏移路径，其中，W_x,y＝{w₁,w₂,...,w_N}。