基于时间加权改进的LDTW算法
Improved LDTW algorithm based on time-weighting
华南农业大学 工程学院, 广州 510642
摘要
在时间序列相似性度量研究中,动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)是最为常用的算法之一,但其存在病态对齐问题且未考虑时间属性影响。限制对齐路径长度DTW(DTW under limited warping path length,LDTW)和时间加权DTW(time-weighed DTW,TDTW)分别尝试解决上述两个问题中的一个,但未能同时解决DTW两方面的不足。为此提出一种综合时间权重的LDTW(time-weighting LDTW,TLDTW)算法。首先通过测量两个时间序列中时间点对的距离构建时间权值矩阵;然后在LDTW累计成本矩阵递归填充过程中融合对应的时间权值,以实现在考虑时间因素影响的同时保留有效抑制病态对齐特性。基于UCR数据集进行1-NN分类实验,实验结果显示基于TLDTW相似度量的分类准确率优于其他对比算法,且进一步对比验证了其可靠性。
基金项目
广东省自然科学基金资助项目(2021A1515012395)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.09.0401
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 998-1002,1007
文章编号: 1001-3695(2022)04-006-0998-05
发布历史
[2021-12-09] 优先出版
[2022-04-05] 印刷出版
引用本文
朱紫纯, 吕盛坪, 廖鑫婷, 等. 基于时间加权改进的LDTW算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (4): 998-1002,1007. (Zhu Zichun, Lyu Shengping, Liao Xinting, et al. Improved LDTW algorithm based on time-weighting [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (4): 998-1002,1007. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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