摘要：针对几种时间序列相似性度量方法存在的序列元素值依赖性,对序列信息挖掘不充分等问题,该文提出一种新的时间序列分段、近似表示和相似性度量方法。在对序列信息和规律充分挖掘的基础上,对时间序列进行分段并建立了各分段的精确拟合模型,用分段的拟合曲线在各时刻处曲率组成的曲率序列对原时间序列进行近似表示,给出了时间序列的曲率距离定义。最后,提出了基于曲率距离的时间序列相似性搜索算法。该方法充分挖掘了序列信息,对时间序列的主要形态特征进行了有效保留和识别,经实验验证了该方法的有效性、稳定性和准确性。

关键词：时间序列 相似性搜索 曲率距离 

单位：空军工程大学工程学院 西安710038 空军工程大学科研部 西安710051