[发明专利]一种海量高铁轴温数据的分布式时间序列模式检索方法

摘要

本发明提供一种海量高铁轴温数据的分布式时间序列模式检索方法，涉及时间序列分析技术领域。该方法首先设置检索基准时间序列模式及需要检索的最相似的模式个数；将待检索的历史轴温时间序列数据读取进分布式系统中，构造分布式数据集X；然后为X的元素构建索引；根据基准时间序列的长度构造多个辅助分布式数据集，将X和辅助数据集进行联结，构造分布式数据集Z，其每个元素为一个短时间序列；计算基准时间序列和Z的元素之间的欧式距离，构造出分布式数据集R；对R进行排序，取最小的k个元素，返回对应元素的索引；根据索引取得数据集Z中相应的元素。本发明的海量高铁轴温数据的分布式时间序列模式检索方法，提高了海量轴温时间序列数据的相似性检索效率。

主权项

1.一种海量高铁轴温数据的分布式时间序列模式检索方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、设置检索的轴温数据基准时间序列模式s，确定检索模式的长度m，设定需要检索的最相似的模式个数为k；所述轴温数据为高铁的轴承温度数据，采样周期为1s；所述基准时间序列模式是在轴温数据中自定义选取的一个连续时间段的数据，长度为m；步骤2、将待检索的海量历史轴温时间序列数据读取进分布式系统计算节点的内存中，构造初始分布式数据集X，并确定并行计算任务的个数n；步骤3、为步骤2中分布式数据集X构建索引，根据时间顺序对数据集X中的每个元素从0开始编号，其中每个分区的编号任务是在不同节点并行进行计算的；数据集X中的每个元素转换为<key，value>键值对记录形式，其中，key为索引编号，value为对应时刻的轴温时间序列数值；步骤4、根据基准时间序列模式的长度构造m‑1个辅助分布式数据集Y_j，其中j∈(1，m‑1)，将步骤3中分布式数据集X和辅助分布式数据集进行联结，构造出每个元素是一个长度为m的短时间序列的分布式数据集Z；步骤5、通过Spark计算引擎创建计算任务，每个计算任务的逻辑是计算基准时间序列模式和每个数据分区的元素之间的欧式距离，将每个计算任务分发到分布式系统中的若干节点并行计算，构造出分布式数据集R；步骤6、对步骤5中的分布式数据集R根据欧式距离值进行全排序，取距离最小的前k个元素，并返回每个元素的索引；步骤7、根据步骤6得到的索引取得步骤4中数据集Z中相应的元素，即得到了海量轴温历史时间序列数据集中与基准时间序列最相似的k个子时间序列。