基于多属性特征的时态近似周期挖掘：理论、算法与多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，我们已全面步入大数据时代。随着各类传感器、智能设备以及互联网应用的广泛普及，数据以前所未有的速度和规模不断产生，其中时态数据作为一种记录随时间变化信息的数据类型，在金融、医疗、交通、气象等众多领域大量涌现。例如，金融市场中股票价格的实时波动数据，每分每秒都在更新；医疗机构中患者的生命体征监测数据，如心率、血压等，持续记录着患者的健康状况随时间的变化；交通领域中，车辆的行驶轨迹、流量数据按时间序列进行收集；气象部门对气温、湿度、气压等气象要素进行定时观测记录，形成了海量的时态数据。