[发明专利]等间隔时间序列压缩方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种等间隔时间序列压缩方法，其特征在于，包括：

确定原始时间序列数据中交错分布的极大值点和极小值点，并将所述交错分布的极大值点和极小值点作为所述原始时间序列数据的特征关键点；

将各个特征关键点对应的时间维度参数对压缩倍数进行取余计算，得到多个余数；其中，所述压缩倍数基于所述原始时间序列数据中的时间间隔和用户需求时间间隔确定；

按照余数取值，确定所述多个余数中数量最多的目标余数；

将所述目标余数对应的多个特征关键点确定为所述原始时间序列数据的多个定点；

基于每个定点对应的时间维度参数对所述压缩倍数进行取余计算得到的商值，确定每个定点在压缩之后的压缩时间序列数据中的位置；

基于每个定点在所述压缩时间序列数据中的位置、相邻两个定点的极值属性以及所述用户需求时间间隔，确定任意相邻的两个定点之间的插入点数量；其中，定点的极值属性用于表示定点为极大值点或极小值点；

从所述原始时间序列数据中处于任意相邻的两个定点之间的时间序列数据中，按照所述用户需求时间间隔，等间隔地确定与所述插入点数量对应的多个插入点；其中，所述插入点的类型包括极大值点、极小值点或最值点；

基于每个定点和每个插入点生成所述压缩时间序列数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始时间序列数据中第一个数据点和最后一个数据点直接确定为特征关键点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对所述原始时间序列数据中除去所述第一个数据点和所述最后一个数据点之外的中间数据点，所述确定原始时间序列数据中交错分布的极大值点和极小值点，并将所述交错分布的极大值点和极小值点作为所述原始时间序列数据的特征关键点，包括：

依次确定与当前中间数据点相邻的两个数据点，并确定所述当前中间数据点和与之相邻的两个数据点构成的两个向量之间的夹角；

如果所述夹角的余弦值满足预设余弦值区间，则根据所述当前中间数据点和与之相邻的两个数据点的数值大小，确定所述当前中间数据点的极值属性；其中，所述当前中间数据点的极值属性用于表示所述当前中间数据点为极大值点或极小值点，所述预设余弦值区间表示为[b，a]，参数a和参数b之间的数值关系满足：-1＜b＜0＜a＜1；

根据所述当前中间数据点的极值属性，确定所述当前中间数据点和与之相邻的上一个特征关键点的极值属性是否满足交错分布；

如果满足交错分布，并且所述当前中间数据点和与之相邻的上一个特征关键点满足预设条件，则将所述当前中间数据点确定为所述原始时间序列数据的特征关键点；

其中，所述预设条件包括：所述当前中间数据点x_i和与之相邻的上一个特征关键点x_i-1的绝对差值|x_i-x_i-1|大于第一阈值c，且所述当前中间数据点x_i和与之相邻的上一个特征关键点x_i-1的相对差值|x_i-x_i-1|/x_i大于第二阈值d，所述第一阈值c的取值大于0且小于1，所述第二阈值d的取值大于0且小于1。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

如果不满足交错分布，并且所述当前中间数据点和与之相邻的上一个特征关键点满足所述预设条件，则将所述当前中间数据点确定为所述原始时间序列数据的特征关键点，并确定所述原始时间序列数据中处于所述当前中间数据点和与之相邻的上一个特征关键点之间的时间序列数据的目标局部最值点；其中，所述目标局部最值点的极值属性与所述当前中间数据点的极值属性相反；

将所述目标局部最值点确定为所述原始时间序列数据的特征关键点，并插入所述当前中间数据点和与之相邻的上一个特征关键点之间。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

如果不满足交错分布，并且所述当前中间数据点和与之相邻的上一个特征关键点不满足所述预设条件，则根据所述当前中间数据点和与之相邻的上一个特征关键点的极值属性，从所述当前中间数据点和与之相邻的上一个特征关键点中确定最显著极值点，作为所述原始时间序列数据的特征关键点。