基于时间序列转折点的高效分段线性表示方法

本文献研究了基于时间序列趋势转折点的分段线性表示（PLR）方法，该方法是在充分考虑时间序列的时变特征基础上提出的一种新颖的数据处理和分析技术。其核心目标是有效提取序列中的趋势并压缩原始数据，以实现高效的数据表示和分析。通过识别序列中的趋势转折点，这种方法能够动态地将长序列划分为多个具有相对稳定趋势的部分，这不仅有助于减少数据冗余，还能提供清晰的趋势变化视图。 PLR方法的主要优点在于其灵活性和易实现性。它不仅可以适应不同领域（如经济、金融、环境监测等）的数据，而且随着序列长度的增加，其划分能力逐渐增强，能够在保持精度的同时，降低计算复杂度。这种方法通过拟合误差来评估其性能，确保在捕捉趋势的同时，也保持了数据的精确度。 文章还提到了两位作者的研究背景和贡献。尚福华教授和孙达辰硕士研究生分别来自人工智能、机器学习和数据挖掘等领域，他们的合作展示了该方法在实际应用中的潜力，特别是在人工智能及其应用中的优势。 总结来说，本文研究的PLR方法是一项创新的时间序列分析工具，适用于数据密集型应用，它通过分段线性表示来揭示时间序列的趋势变化，并通过趋势转折点的检测来优化数据处理过程，从而提高数据分析的效率和准确性。这对于在海量数据中寻找模式和预测未来趋势具有重要的实际价值。