分段线性法提升瓦斯浓度时间序列挖掘效率与准确性

本文主要探讨了在瓦斯浓度数据分析中遇到的问题，即直接使用未经处理的原始瓦斯浓度时间序列进行短期预测、相似性查询、时间序列分类和聚类等数据挖掘任务时，存在的效率低下和可能降低准确性与可靠性的挑战。针对这一问题，作者提出了一个创新的方法——基于分段线性表示的时间序列模式表示。 分段线性方法的核心在于将复杂的时间序列分解为多个相对简单的线性部分，每个部分代表瓦斯浓度变化的一个阶段。这种方法的优势在于能够有效地压缩数据，减少存储和计算的需求。通过这种方式，仅保留了时间序列的关键特征，摒弃了不必要的细节干扰，使得模式表示更加精炼且聚焦于数据的本质。这不仅提高了数据挖掘的效率，而且有助于提升结果的精确度，因为模型更易于理解和处理，减少了噪声和冗余的影响。 在瓦斯浓度监测领域，这种模式表示方法对于预测未来趋势、识别异常行为、优化通风策略等方面具有重要意义。通过对瓦斯浓度时间序列的分段线性表示，可以实现更快的实时分析，提高安全预警的响应速度，从而保障矿井的安全运营。同时，它也为大规模瓦斯浓度数据的处理提供了新的思路和技术手段，推动了煤炭工业中的智能决策支持系统的进步。 总结来说，本文的研究贡献在于提出了一种有效的数据预处理工具，通过分段线性表示方法，提升了瓦斯浓度时间序列数据挖掘的性能，对于提高煤炭开采行业的安全性和生产效率具有实际应用价值。该研究不仅在理论上拓展了时间序列分析的边界，也为实践中的数据驱动决策提供了强有力的支持。