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论文-信息熵的时间序列分段线性表示方法.pdf

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简介：
鉴于部分时间序列具有高维特征、海量数据以及快速更新特性，面临着原始时序分析困难的挑战，在现有方法难以有效解决这一问题的前提下，本研究中提出了一种创新性的时间序列分段表示方法——PLR_IE。该算法通过采用信息熵度量关键分割点的数量，从时间序列中提取出重要分段特征，并基于这些关键点重新构建时序模型，从而为后续数据分析任务奠定基础。实验研究表明，该方法能够准确提取主要特征并精确重构原始序列数据。

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