现有的多元时间序列相似性度量方法难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾。针对该问题，首先，对多元时间序列进行多维分段拟合；然后，选取各分段上序列点的均值作为特征；最后，以特征序列作为输入，利用动态时间弯曲算法实现相似性度量。实验结果表明，所提出方法参数配置简单，能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度。

现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.

针对传统主成分分析及相关方法对多元时间序列特征表示的局限性,以及降维效果对数据相似性度量质量的影响,从数据形态特征的角度出发,提出一种关键形态特征的多元时间序列降维方法.利用动态时间弯曲方法找出训练集每个类别的中心多元时间序列,根据形态特征找出每个中心多元时间序列的关键特征变量分量的重要度,使用重要度提取若干个关键特征变量分量,达到数据降维的目的.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效地根据形态特征对多元时间序列进行降维,并且能够取得更好的分类效果.