[發明專利]一種時間序列數據特征提取及分類方法在審
| 申請號： | 202110601941.0 | 申請日： | 2021-05-31 |
| 公開（公告）號： | CN113297439A | 公開（公告）日： | 2021-08-24 |
| 發明（設計）人： | 陳靖;林祺;王德昊;郭永該;郭宇 | 申請（專利權）人： | 中電福富信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/903 | 分類號： | G06F16/903;G06F16/906 |
| 代理公司： | 福州君誠知識產權代理有限公司 35211 | 代理人： | 彭東 |
| 地址： | 350000 福建省福州*** | 國省代碼： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 時間 序列 數據 特征 提取 分類 方法 | ||
1.一種時間序列數據特征提取及分類方法，其特征在于：其包括以下步驟：
步驟1，首先對時間序列數據進行數據規整處理，使數據點之間具有相同的時間間隔；
步驟2，規整后的時間序列數據剔除時間序列數據中存在的異常點，以降低異常數據對于時間序列數據所屬類型判別所造成的影響；
步驟3，對于時間序列數據中原本存在的缺失值及被剔除的異常值進行數據補充，
步驟4，對時間序列數據作簡單移動平均，以削弱短期的偶然因素引起的數據波動；
步驟5，對簡單移動平均后的時間序列數據做平穩性校驗，以此判斷時間序列數據特征是否為平穩或是波動；
步驟6，按照設定的周期長度切分數據；將相鄰的兩個時間序列數據段兩兩做皮爾遜相關系數計算，得到皮爾遜相關系數數組，取數組中的中位數為最終的相關系數；當相關系數大于或等于閾值，則判定該時間序列具有相應的周期性質；
步驟7，根據提取到的數據特征對時間序列數據進行分類，便于進行進一步的數據分析。
2.根據權利要求1所述的一種時間序列數據特征提取及分類方法，其特征在于：步驟2使用三倍標準差方法剔除時間序列數據中存在的異常點。
3.根據權利要求1所述的一種時間序列數據特征提取及分類方法，其特征在于：步驟3中數據補充使相同時間長度下的時間序列數據具有相同的數據點數，便于對時間序列數據進行特征提取處理。
4.根據權利要求1所述的一種時間序列數據特征提取及分類方法，其特征在于：步驟3中數據補充方法選用擬合樣條或插值。
5.根據權利要求1所述的一種時間序列數據特征提取及分類方法，其特征在于：步驟6中閾值取值為0.6，即當相關系數大于或等于0.6時，則判定該時間序列具有相應的周期性質。
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