基于Shapelet剪枝和覆盖的时间序列分类算法

来源：软件学报杂志2015年第9期北京时间：

作者：原继东,王志海,韩萌

单位：原继东，北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 100044;交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学), 北京 10004411,王志海，北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 100044;交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学), 北京 10004402,韩萌，北京交通大学 计算机与信息技术学院, 北京 100044;交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学), 北京 10004403

摘要：时间序列shapelets是时间序列中能够最大限度地表示一个类别的子序列.解决时间序列分类问题的有效途径之一是通过shapelets转换技术,将shapelets的发现与分类器的构建相分离,其主要优点是优化了shapelets的选择过程,并能够灵活应用不同的分类策略.但该方法也存在不足:一是在shapelets转换时,用于产生最好分类结果的shapelets数量是很难确定的;二是被选择的shapelets之间往往存在着较大的相似性.针对这两个问题,首先提出了一种简单有效的shapelet剪枝技术,用于过滤掉相似的shapelets;其次,提出了一种基于shapelets覆盖的方法来确定用于数据转换的shapelets的数量.通过在多个数据集上的测试实验,表明了所提出的算法具有更高的分类准确率.

关键词：时间序列分类;shapelet剪枝;shapelet覆盖

基金资助：北京市自然科学基金(4142042); 中央高校基本科研基金(2015YJS049)