Standard

МЕРА РАЗЛИЧИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОСНОВАННАЯ НА ИХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ. / Староверова, К.Ю.; Буре, В.М.

в: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ, Том 13, № 1, 2017, стр. 51-60.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

Harvard

Староверова, КЮ & Буре, ВМ 2017, 'МЕРА РАЗЛИЧИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОСНОВАННАЯ НА ИХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ', ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ, Том. 13, № 1, стр. 51-60. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2017.105

APA

Староверова, К. Ю., & Буре, В. М. (2017). МЕРА РАЗЛИЧИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОСНОВАННАЯ НА ИХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ. ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ, 13(1), 51-60. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2017.105

Vancouver

Староверова КЮ, Буре ВМ. МЕРА РАЗЛИЧИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОСНОВАННАЯ НА ИХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ. ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ. 2017;13(1):51-60. https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2017.105

Author

Староверова, К.Ю. ; Буре, В.М. / МЕРА РАЗЛИЧИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОСНОВАННАЯ НА ИХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ. в: ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 10: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ. 2017 ; Том 13, № 1. стр. 51-60.

BibTeX

@article{68da21b848034be88b70e9e7b5e24227,
title = "МЕРА РАЗЛИЧИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОСНОВАННАЯ НА ИХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ",
abstract = "Кластеризация временных рядов - актуальная задача современного анализа данных. Она требует разработки мер различия, учитывающих зависимость объектов от времени. В этой области уже была проделана большая работа, многие методы для нахождения расстояния между временными рядами основаны на сокращении размерности. Однако слабым местом на данный момент остается кластеризация коротких временных рядов, которые широко используются в таких областях как экономика, социология, демография и др. Поэтому предлагается новый метод, который строит матрицу расстояний только по характеристикам ряда. В статье описаны современные меры различия временных рядов; предложенная нами мера различия, основанная на характеристиках, и показаны результаты экспериментов применения этого метода на двух наборах искусственных данных в сравнении с другими методами. Библиогр. 12 назв. Ил. 2. Табл. 1.",
keywords = "кластеризация, мера различия временных рядов, классификация, clustering, time series similarity measure, Classification",
author = "К.Ю. Староверова and В.М. Буре",
year = "2017",
doi = "10.21638/11701/spbu10.2017.105",
language = "русский",
volume = "13",
pages = "51--60",
journal = " ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ",
issn = "1811-9905",
publisher = "Издательство Санкт-Петербургского университета",
number = "1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - МЕРА РАЗЛИЧИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, ОСНОВАННАЯ НА ИХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ

AU - Староверова, К.Ю.

AU - Буре, В.М.

PY - 2017

Y1 - 2017

N2 - Кластеризация временных рядов - актуальная задача современного анализа данных. Она требует разработки мер различия, учитывающих зависимость объектов от времени. В этой области уже была проделана большая работа, многие методы для нахождения расстояния между временными рядами основаны на сокращении размерности. Однако слабым местом на данный момент остается кластеризация коротких временных рядов, которые широко используются в таких областях как экономика, социология, демография и др. Поэтому предлагается новый метод, который строит матрицу расстояний только по характеристикам ряда. В статье описаны современные меры различия временных рядов; предложенная нами мера различия, основанная на характеристиках, и показаны результаты экспериментов применения этого метода на двух наборах искусственных данных в сравнении с другими методами. Библиогр. 12 назв. Ил. 2. Табл. 1.

AB - Кластеризация временных рядов - актуальная задача современного анализа данных. Она требует разработки мер различия, учитывающих зависимость объектов от времени. В этой области уже была проделана большая работа, многие методы для нахождения расстояния между временными рядами основаны на сокращении размерности. Однако слабым местом на данный момент остается кластеризация коротких временных рядов, которые широко используются в таких областях как экономика, социология, демография и др. Поэтому предлагается новый метод, который строит матрицу расстояний только по характеристикам ряда. В статье описаны современные меры различия временных рядов; предложенная нами мера различия, основанная на характеристиках, и показаны результаты экспериментов применения этого метода на двух наборах искусственных данных в сравнении с другими методами. Библиогр. 12 назв. Ил. 2. Табл. 1.

KW - кластеризация

KW - мера различия временных рядов

KW - классификация

KW - clustering

KW - time series similarity measure

KW - Classification

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85027439432&partnerID=8YFLogxK

UR - http://vestnik.spbu.ru/html17/s10/s10v1/05.pdf

U2 - 10.21638/11701/spbu10.2017.105

DO - 10.21638/11701/spbu10.2017.105

M3 - статья

AN - SCOPUS:85027439432

VL - 13

SP - 51

EP - 60

JO - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ

JF - ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА. ИНФОРМАТИКА. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ

SN - 1811-9905

IS - 1

ER -

ID: 9299138