时间序列关键的的提取有哪些方法

时间序列数据挖掘中常用的提取方法有以下几种：

1. 窗口函数法：通过窗口函数对时间序列数据进行平滑处理，然后提取关键信息。

2. 傅里叶变换法：将时间序列数据转换为频率序列，然后提取关键频率信息。

3. 小波变换法：将时间序列数据转换为小波系数序列，然后提取关键小波系数信息。

4. 分析法：对时间序列数据进行统计分析，提取关键统计量信息。

5. 聚类分析法：将时间序列数据进行聚类，提取关键聚类信息。

6. 神经网络法：使用神经网络对时间序列数据进行建模，提取关键信息。

7. 关联规则挖掘法：提取时间序列数据中的关联规则信息。

8. 时序模式挖掘法：提取时间序列数据中的时序模式信息。