基于相似性分析的时间序列数据挖掘算法：探索、优化与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域的数据采集与存储技术取得了显著进步，时间序列数据的规模正以前所未有的速度急剧增长。时间序列数据，作为按照时间顺序排列的一系列数据点集合，广泛存在于金融、医疗、气象、交通等众多关键领域。例如在金融领域，股票价格、汇率等随时间波动的数据；医疗领域中，患者的生命体征如心率、血压等在不同时刻的监测记录；气象领域里，气温、降水量等气象要素的逐时或逐日观测值；交通领域中，道路的车流量、车速等随时间变化的数据。这些时间序列数据蕴含着丰富的信息，对其深入分析与挖掘，能够揭示事物的发展趋势