时间序列分类算法研究_原继东

资 源 简 介

时间序列分类算法研究_原继东

详 情 说 明

时间序列分类是机器学习中一个重要的研究领域，主要针对按时间顺序排列的数据点进行分类任务。这类数据常见于金融、医疗、工业监测等多个领域。

核心挑战在于时间序列数据往往具有高维度、噪声干扰以及动态变化的特性，这使得传统的分类方法难以直接应用。常见的时间序列分类算法包括基于距离的方法（如动态时间规整DTW）、基于特征提取的方法（如时频域特征组合）以及深度学习模型（如LSTM、CNN等）。

其中，动态时间规整能够有效处理时间序列长度不一致的问题，而深度学习方法则通过自动学习时序特征，显著提升了分类性能。近年来，结合注意力机制的Transformer结构也在时间序列分类中展现出强大的潜力。

未来的研究方向可能集中在提升算法的解释性、降低计算复杂度以及适应更复杂的多变量时间序列场景。