Problema de segmentación de series temporales

1. La segmentación de secuencias sirve para un mejor procesamiento de las secuencias. Es inconveniente extraer información clave (tendencias, promedios, etc.). ) cuando una secuencia que es demasiado larga se procesa en consecuencia y la descripción de la información de la secuencia es inexacta.

2. Hay muchos algoritmos en este campo. Lo que recuerdo es segmentación promedio, segmentación basada en valores máximos y mínimos, segmentación basada en puntos clave, segmentación basada en ventanas deslizantes, etc. Para la implementación específica del algoritmo, puede encontrar información en Internet.

3. En términos de materiales de aprendizaje, primero debe observar algunas cosas básicas, como algunos métodos comunes de series de tiempo, la diferencia entre series univariadas y multivariadas, etc. Por supuesto, también necesita conocer algunas características básicas de las series temporales, como obedecer a la distribución normal (de hecho, estas se mencionan en artículos de revisión relacionados con series temporales, lo comprenderá después de leer más artículos). Luego, un aprendizaje en profundidad del monismo al pluralismo, como el algoritmo de correlación DTW, el algoritmo jerárquico, el algoritmo de correlación de granularidad temporal, la descomposición de valores singulares, el análisis de componentes principales, etc. Primero lea más artículos sobre los algoritmos correspondientes y luego busque algunos programas correspondientes en Internet.