Volymen av tidsserieströmsdata växer snabbt i olika applikationer. För att minska kostnaderna för lagring, överföring och bearbetning av tidsseriedata är segmentering och approximation ett vanligt tillvägagångssätt. I detta dokument föreslår vi en ny online segmenteringsalgoritm som approximerar tidsserier genom en uppsättning olika typer av kandidatfunktioner (polynom av olika order, exponentiella funktioner, etc.) och adaptivt väljer den mest kompakta som mönstret för tidsserien ändras. Vi kallar denna algoritm för Adaptive Catimation (AA). AA-algoritmen begränsar stegvis de möjliga koefficientrymderna (FCS) för kandidatfunktioner i koordinatsystem för att göra varje segment så länge som möjligt med tanke på ett fel som är bundet till varje datapunkt. Vi föreslår en algoritm som kallas FCS-algoritm för inkrementell beräkning av de möjliga koefficientrymderna. Vi föreslår vidare ett kartbaserat index för likhetssökningar på den ungefärliga tidsserien. Experimentella resultat visar att vår AA-algoritm genererar mer kompakta approximationer av tidsserien med lägre genomsnittliga fel än den toppmoderna algoritmen, och vår indexeringsmetod bearbetar likhetssökningar på den ungefärliga tidsserien effektivt.
Adaptive Caitimation (AA) algoritm REF passar modeller parallellt och skapar segment när varje modell misslyckas.
Indexable online time series segmentation with error bound guarantee
{'venue': 'World Wide Web', 'journal': 'World Wide Web', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}