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文档摘要

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基于不变特征的时间序列相似度算法：原理、改进与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长和积累，时间序列数据作为一种重要的数据形式，广泛存在于金融、医疗、交通、气象等众多领域。在金融领域，股票价格、汇率、利率等数据随时间的变化形成时间序列，投资者通过分析这些序列预测市场趋势，制定投资策略；医疗领域中，患者的生命体征，如心率、血压、体温等时间序列数据，能帮助医生诊断疾病、监测病情变化和评估治疗效果；交通领域里，交通流量、车速等时间序列数据，有助于交通规划者优化交通信号控制、预测交通拥堵；气象领域，气温、降水量、气压等时间序列数据，是气象学家进行天气预报和气