一种基于复杂网络理论的适用于分类的时间序列特征提取方法

作者：杨劲锋; 肖勇; 任龙霞; 陈启冠; 阙华坤; 马千里; 王家兵; 邢林杰; 蒋佳军

来源：2014-10-30, 中国, ZL201410605262.0.

本发明的目的在于提供一种基于复杂网络理论的适用于分类的时间序列特征提取方法,本方法的步骤包括：首先,将时间序列转化为相应的复杂网络；其次,为了得到适用于分类的特征向量,对所得复杂网络的统计特征进行提取,得到相应的特征向量；最后,将所得特征向量输入分类器,对时间序列进行分类。通过实验验证本发明所提方法的有效性,实验结果表明将该方法所提取特征应用于时间序列分类能够达到较高的准确率。

• 单位
  华南理工大学; 广东电网有限责任公司电力科学研究院