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文档摘要

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时间序列相似性度量方法演进与水文领域深度应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，时间序列数据作为一种按时间顺序排列的数据集合，广泛存在于各个领域，如金融、医疗、气象、水文等。时间序列相似性度量作为数据挖掘领域的关键技术，旨在衡量不同时间序列之间的相似程度，其重要性不言而喻。它不仅是时间序列分类、聚类、预测等数据挖掘任务的基础，还能为各领域的决策提供有力支持。例如在金融领域，通过相似性度量分析历史股票价格走势，可预测未来股价波动，辅助投资决策；在医疗领域，能根据患者生理指标时间序列判断病情发展趋势，为治疗方案制定提供依据。

水文领域的时间序列数据，如降雨量