[发明专利]基于重要点双重评价因子时间序列趋势特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于重要点双重评价因子的时间序列趋势特征提取方法，以时间序列分段线性表示为基础，并定义重要点作为时间序列分段点的备选集，计算重要点距离因子和趋势因子，用距离因子度量其相对差异程度，用趋势因子在全局上度量其对整体趋势的影响程度，用综合评价模型评价每个重要点对整体趋势的重要程度来选取分段点，最后将相邻分段点连接得到时间序列的分段趋势表示。本发明提出了时间序列重要点距离因子的概念，并将两种评价因子相结合对时间序列重要点进行评价，克服了现有分段线性化方法评价函数单一和具有局部性的缺点，可以有效削弱噪声干扰，保留时间序列变化趋势特征，处理速度快，在分段数相同的情况下提取精度比现有方法高。

主权项

1.一种基于重要点双重评价因子的时间序列趋势特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：初始化，为待处理初始时间序列确定分段数、设置距离因子阈值和权值；步骤2：根据时间序列重要点定义选取重要点作为时间序列分段点的备选集；步骤3：计算重要点距离因子，用距离因子度量重要点相对差异程度；根据给定距离因子阈值滤除伪重要点，更新分段点备选集，并判断是否满足分段数要求，若不满足则需返回步骤1重新设定分段数；步骤4：计算重要点趋势因子，用趋势因子在全局上度量重要点对整体趋势的影响程度，建立综合评价模型评价每个重要点对整体趋势的重要程度；步骤5：将重要点按照重要程度大小进行排序并选取所需分段点，将相邻分段点连接得到时间序列的分段趋势表示。