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時間序列數據趨勢轉折點提取算法

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  時間序列數據蘊含趨勢信息,可以根據數據的趨勢信息提取趨勢轉折點,達到壓縮數據、減少噪聲影響的目的。通過分析時間序列數據的趨勢信息,提出自適應數據趨勢轉折點提取算法。該算法不依賴任何先驗知識,根據數據本身的趨勢特征自動提取趨勢轉折點,提取信息包括坐標索引和對應數據。UCR時間序列分類數據集與SEEP、CAP和PAA等算法進行對比的實驗結果表明,在多種數據情況下,該算法擬合誤差和分類錯誤率更小,平均擬合誤差為0. 373 6,分類錯誤率同原始數據的分類錯誤率相比減少3.39%。

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