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文档摘要

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多维时间序列分类技术：原理、方法与应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，数据呈爆发式增长，时间序列数据作为一种重要的数据形式，广泛存在于各个领域。时间序列数据是按时间顺序排列的观测值序列，它蕴含着丰富的信息，反映了事物随时间变化的规律。而多维时间序列数据则是在时间序列数据的基础上，进一步拓展到多个维度，每个维度都是一个时间序列。例如，在智能交通系统中，通过分布在城市道路上的传感器，实时采集车辆的速度、流量、占有率等多个维度的时间序列数据，这些数据能全面反映交通状况；在医疗领域，对患者进行动态监测时，会同时记录心电、血压、血氧饱和度等多个生理参数的时间序列，以此综合评估