一种时间序列数据的可视化表示方法

摘要

本发明公开了一种时间序列数据的可视化表示方法，采用基于SAX方法的时间序列特征表示作为时间序列数据可视化的基础，在此基础上，将符号化特征表示转换为马尔科夫转移矩阵，然后利用复杂网络建立时间序列的图形化表示，达到时间序列数据可视化表示。本发明首次提出了将基于SAX的离散化方法用于时间序列的马尔科夫矩阵转化，时间序列离散化后对应的马尔科夫转移矩阵，能够较好抽取时间序列的统计特征；SAX离散化相比于分位数离散化可以更好地提取时间序列的统计特性，在一定条件下，其复杂网络可视化结果在benchmark数据集上往往优于分位数离散化结果，逼近精度更接近于原始数据分布，可视化效果更好。

主权项

一种时间序列数据的可视化表示方法，其特征在于包括以下步骤：(1)SAX离散化：将长度为L的原始时间序列C进行规格化，并划分为L/n个子序列，每个子序列C_k的长度为n，1≤k≤(L/n)；通过PAA方法对子序列C_k进行降维，得到与子序列C_k对应且用均值表示的时间序列1≤k≤(L/n)；把时间序列按等概率划分为a个区间，使用相互区别的a个字符分别代表a个区间，最终将时间序列中的每个均值用该均值所在区间对应的字符来表示，即可对应离散的a个区间；(2)构建马尔科夫转移矩阵：根据SAX离散化表示的结果，计算所述a个区间上的转移概率，得到a×a马尔科夫转移矩阵；(3)可视化：将所述a×a马尔科夫转移矩阵作为a×a带权重的邻接矩阵，得到a个节点的有向图复杂网络，采用可视化工具对所述有向图复杂网络进行图形化表示。