基于DTW的时间序列的聚类方法研究任务书

 2022-01-07 21:18:03

全文总字数：1236字

1. 毕业设计（论文）主要内容：

  1. 时间序列聚类问题是时间序列挖掘中的重要问题，为其他挖掘手段提供必要的技术支持和手段；
  2. 首先了解时间序列的基本概念和知识，学习时间序列的相似性度量主要方法；如基于距离的相似性度量；基于相似系数的相似性度量；基于特征的相似性度量以及其他方法，并提出融合或改进的方法；
  3. 了解DBA以及改进的DBA算法，用于构建平均时间序列；
  4. 了解如何收集时间序列数据，并针对实际数据计算相似性，完成聚类分析并比较分析结果。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。4、完成毕业设计（论文）阶段性报告，完成任务书和中期情况检查表等任务。5、完成不少于12000字的研究论文。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

4. 主要参考文献

  1. 冯玉伯, 丁承君, 高雪, etal. 基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性[J].计算机科学, 2018,45(Z6):110-113.

  2. 李海林,梁叶,王少春.时间序列数据挖掘中的动态时间弯曲研究综述[J].控制与决策:2017.1037-1045.

  3. Tomasz Górecki, Maciej uczak.Multivariate time series classification with parametric derivative dynamic timewarping [J]. Expert Systems with Applications, 2015, 42(5).

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