En trädensemblemetod, kallad tidsserieskog (TSF), föreslås för tidsserieklassificering. TSF använder en kombination av entropivinst och ett avståndsmått, kallat Entrance (entropi och avstånd), för att utvärdera uppdelningarna. Experimentella studier visar att entrévinsten förbättrar noggrannheten hos TSF. TSF tar slumpmässigt prover funktioner vid varje trädknuta och har beräkningsmässig komplexitet linjär i tidsseriens längd, och kan byggas med hjälp av parallella datortekniker. Den tidsmässiga viktkurvan föreslås fånga de tidsmässiga egenskaper som är användbara för klassificering. Experimentella studier visar att TSF med hjälp av enkla funktioner som medelvärde, standardavvikelse och lutning är beräkningseffektivt och överträffar starka konkurrenter såsom en-glänsande-grann-klassificerare med dynamisk tidsförvrängning.
REF använde några enkla att beräkna funktioner som medelvärde, standardavvikelse och lutning tidsvikt kurvor för att styra tidsseriens klassificering.
A Time Series Forest for Classification and Feature Extraction
{'venue': 'Information Sciences 239: 142-153 (2013)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}