基于改进DTW算法的高维时空数据关联挖掘方法

ZHOU Chunlei, DONG Xinwei,JI Liang,ZHANG Bijun,XU Zhongping

Electronic Design Engineering（2023）

国家电网有限公司大数据中心

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摘要

电网数据体系较为庞大,挖掘其中的高维时空数据之间的关联性有助于提高电网运行质量.为此,利用改进后的DTW算法关联挖掘高维时空数据.采用改进DTW算法计算高维时空采样数据之间的距离矩阵,明确距离矩阵累积结果,完成数据预处理.按照降序循环项头表中的频繁项,计算空间数据和时间数据的支持度并与设定的阈值对比.以此为依据挖掘高维时空数据的关联性.实验结果证明,该方法挖掘结果较完整,平均误差为1.6％,可以为电网运行提供可靠依据.

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关键词

improved DTW algorithm,high dimensional spatiotemporal data,association mining,fuzzy attribute set