Tidsserier är svåra att övervaka, sammanfatta och förutsäga. Segmenteringen organiserar tidsserier i få intervall med enhetliga egenskaper (platthet, linjäritet, modalitet, monotonitet och så vidare). För skalbarhet kräver vi snabba linjära tidsalgoritmer. Den populära bitvis linjära modellen kan avgöra var data går upp eller ner och i vilken takt. Tyvärr, när datan inte följer en linjär modell, skapar beräkningen av den lokala lutningen översittande. Vi föreslår en adaptiv tidsseriemodell där polynomgraden av varje intervall varierar (konstant, linjär och så vidare). Med tanke på ett antal regressorer, kostnaden för varje intervall är dess polynom grad: konstanta intervall kostar 1 regressator, linjära intervall kostar 2 regressorer, och så vidare. Vårt mål är att minimera Euclidean (l 2 ) fel för en given modell komplexitet. Experimentellt undersöker vi modellen där intervallen kan vara antingen konstanta eller linjära. Över syntetiska slumpmässiga promenader, historiska aktiemarknadspriser och elektrokardiogram ger den adaptiva modellen en mer exakt segmentering än den bitvis linjära modellen utan att öka korsvalideringsfelet eller körtiden, samtidigt som den ger ett rikare ordförråd för applikationer. Frågor om genomförande, såsom numerisk stabilitet och verkliga resultat, diskuteras. Tidsserier är allmänt förekommande inom ekonomi, ingenjörsvetenskap och vetenskap. De är ett tillämpningsområde med allt större betydelse inom databasforskning [2]. Dyrare sensorer kan registrera datapunkter på 5 kHz eller mer, vilket genererar en miljon prover var tredje minut. Det primära syftet med tidsseriens segmentering är att minska dimensionaliteten. Det används för att hitta frekventa mönster [24] eller klassificera tidsserier [29]. Segmenteringspunkter delar upp tidsaxeln i intervaller som beter sig ungefär enligt en enkel modell. Senaste arbetet med segmentering används kvasi-konstant eller kvasi-linjära intervall [27], kvasi-unimodal intervall [23], steg, ramp eller impuls [21], eller kvasi-monotoniska intervall [10, 16]. En bra tidsseriesegmenteringsalgoritm måste vara snabb (normalt i linjär tid med låga toppvärden).
I REF, en adaptiv modell bitvis linjär segmentering (blandar både konstant och linjär funktion) är utformad för tidsserie segmentering.
A Better Alternative to Piecewise Linear Time Series Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}