基本信息

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文档摘要

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多元时间序列相似性搜索算法：原理、比较与应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆发式增长的态势，时间序列数据作为一种重要的数据类型，广泛存在于众多领域。多元时间序列相较于一元时间序列，包含了多个维度的信息，能够更全面、细致地刻画现实世界中的复杂现象和动态过程。在金融领域，股票价格、交易量、利率等多个变量随时间的变化构成多元时间序列，通过对其分析，投资者可以洞察市场趋势，制定合理的投资策略；在医疗领域，患者的心率、血压、体温等生理指标的时间序列数据，有助于医生准确诊断疾病、评估治疗效果；在交通领域，交通流量、车速、道路占有率等多元时间序列，能为交通规划和智能交