[发明专利]一种基于时间序列数据的监测系统

权利要求书

1.一种基于时间序列数据的监测系统，其特征在于，包括监测项目划分子系统、监测数据采集子系统、监测数据挖掘子系统和监测预警子系统，所述监测项目划分子系统将监测项目划分为单一指标监测项目和多指标监测项目，所述监测数据采集子系统对单一指标监测项目和多指标监测项目中指标的时间序列数据进行采集，所述监测数据挖掘子系统对所述采集的时间序列数据进行分类挖掘，所述监测预警子系统基于时间序列数据分类挖掘结果对监测项目进行监测和预警；

所述监测数据挖掘子系统包括数据划分模块、数据度量模块和数据分类模块，所述数据划分模块将时间序列数据划分为单一指标时间序列数据和多指标时间序列数据，所述数据度量模块用于对单一指标时间序列数据和多指标时间序列数据进行相似性度量，所述数据分类模块基于相似性度量结果对单一指标时间序列数据和多指标时间序列数据进行分类挖掘；

所述数据度量模块包括第一度量单元和第二度量单元，所述第一度量单元用于对单一指标时间序列数据进行相似性度量，所述第二度量单元用于对多指标时间序列数据进行相似性度量；

所述第一度量单元用于对单一指标时间序列数据进行相似性度量，包括：

对于单一指标时间序列数据A₁＝(a₁，a₂，…，a_n)和A₂＝(b₁，b₂，…，b_n)，其中，n表示单一指标时间序列数据A₁和A₂中的数据的个数，采用下式计算单一指标时间序列第一相似性因子：

式中，S₁表示单一指标时间序列第一相似性因子，a_i、b_i分别表示单一指标时间序列数据A₁和A₂中的第i个时间序列数据；所述单一指标时间序列第一相似性因子越大，表示单一指标时间序列数据A₁和A₂相似性越高；

所述第一度量单元用于对单一指标时间序列数据进行相似性度量，还包括：

对于单一指标时间序列数据A₁＝(a₁，a₂，…，a_n)和A₃＝(c₁，c₂，…，c_m)，其中，n和m分别表示单一指标时间序列数据A₁和A₃中的数据的个数，且n≠m，则首先将A₁和A₃扩展为长度为d的单一指标时间序列数据A₁′＝(a₁，a₂，…，a_n，a_n+1，…，a_d)和A₃′＝(c₁，c₂，…，c_m，c_m+1，…，c_d)，其中，d表示扩展后的单一指标时间序列数据A₁′和A₃′中的数据的个数，d＞n且d＞m，a_i、c_i分别表示单一指标时间序列数据A₁和A₃中的第i个时间序列数据，采用下式计算单一指标时间序列第二相似性因子：

式中，S₂表示单一指标时间序列第二相似性因子，a_j、c_j分别表示扩展后单一指标时间序列数据A′₁和A′₃中的第j个时间序列数据；所述单一指标时间序列第二相似性因子越大，表示单一指标时间序列数据A₁和A₃相似性越高。