【发明公布】一种基于动态网格划分的时序数据趋势特征提取方法_杭州安脉盛智能技术有限公司_202110054385.X 

申请/专利权人:杭州安脉盛智能技术有限公司

申请日:2021-01-15

发明/设计人:杨皓杰;杨雨;孙丰诚

公开(公告)日:2021-05-07

代理机构:杭州杭诚专利事务所有限公司

公开(公告)号:CN112765562A

代理人:尉伟敏

主分类号:G06F17/18(20060101)

地址:310000 浙江省杭州市滨江区西兴街道阡陌路482号智慧e谷B座17层

分类号:G06F17/18(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2021.05.07#公开

摘要:本发明提出一种基于动态网格划分的时序数据趋势特征提取方法,包括以下步骤:设定目标数N,根据时序数据的密度分布动态划分网格,将时序数据的时间和值分别划分为m段和n段;遍历每个网格内的局部数据,采用线性分割计算距离的方式,获取关键特征点的优先级队列;汇总各网格中提取的关键特征点的优先级队列,得到原数据的一维特征子序列S1;根据目标数N,在时间序列中等间隔的抽取数据点,得到原数据的一维趋势子序列S2;整合特征子序列S1和趋势子序列S2得到用于数据挖掘的新序列S。本发明可用少量数据点保留时序数据中的关键特征点和趋势信息,提高后续数据建模分析的效率和准确性。

主权项:1.一种基于动态网格划分的时序数据趋势特征提取方法,其特征是,包括以下步骤:步骤A:设定目标数N,根据时序数据的密度分布动态划分网格,将时序数据的时间和值分别划分为m段和n段;步骤B:遍历每个网格内的局部数据,采用线性分割计算距离的方式,获取关键特征点的优先级队列;步骤C:汇总各网格中提取的关键特征点的优先级队列,得到原数据的一维特征子序列S1;步骤D:根据目标数N,在时间序列中等间隔的抽取数据点,得到原数据的一维趋势子序列S2;步骤E:整合特征子序列S1和趋势子序列S2得到用于数据挖掘的新序列S。

全文数据:

权利要求:

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