摘 要
随着信息技术的迅猛发展，时间序列数据在金融、医疗、交通等领域广泛产生并积累，如何高效地分析与挖掘此类数据成为数据库研究的重要课题。本文旨在系统探讨时间序列数据的分析与挖掘方法，提升其处理效率与模式发现能力。研究基于动态时间规整、小波变换与深度学习模型，构建了一套融合多尺度特征提取与相似性匹配的分析框架，并引入一种基于滑动窗口的时间序列分段优化策略，以增强数据表示的准确性与计算效率。实验部分采用真实场景下的多源时间序列数据集，通过对比传统方法验证了所提方法在分类精度与聚类效果上的优越性。结果表明，该框架在多个评估指标上均有显著提升，尤其在长周期、高噪声数据中表现出更强的鲁棒性。本研究不仅丰富了时间序列数据处理的理论体系，也为实际应用提供了高效可行的技术支持，具有重要的学术价值与现实意义。关键词：时间序列分析；动态时间规整；小波变换；深度学习；多尺度特征提取
ABSTRACT
With the rapid development of information technology, time series data are extensively generated and accumulated in fields such as finance, healthcare, and transportation. How to efficiently analyze and mine such data has become an important research topic in database studies. This paper systematically explores methods for analyzing and mining time series data with the aim of enhancing processing efficiency and pattern discovery capabilities. Based on dynamic time warping, wavelet transform, and deep learning models, the study constructs an analytical fr amework that integrates multi-scale feature extraction with similarity matching. It also introduces a sliding window-based optimization strategy for time series segmentation to improve the accuracy of data representation and computational efficiency. The experimental section utilizes multi-source time series datasets from real-world scenarios and validates the superiority of the proposed method over traditional approaches in terms of classification accuracy and clustering performance. Results demonstrate that the fr amework achieves significant improvements across multiple evaluation metrics, particularly exhibiting stronger robustness when dealing with long-period and high-noise data. This research not only enriches the theoretical fr amework of time series data processing but also provides efficient and feasible technical support for practical applications, thereby holding substantial academic value and real-world significance.
Keywords: Time Series Analysis; Dynamic Time Warping; Wavelet Transform; Deep Learning; Multi-scale Feature Extraction
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
绪 论 1
第一章 数据库中时间序列数据的特征分析 2
1.1 时间序列数据的基本特性 2
1.2 数据库中时间序列的存储结构 2
1.3 时间序列数据的质量评估方法 3
1.4 多源时间序列的数据融合策略 3
第二章 时间序列数据的预处理与建模方法 4
2.1 缺失值与异常值的处理技术 4
2.2 时间序列的平滑与归一化处理 4
2.3 数据库中时间序列的建模框架 5
2.4 基于数据库平台的模型实现机制 5
第三章 时间序列数据的模式挖掘与分析 6
3.1 时间序列的趋势与周期性识别 6
3.2 相似性搜索与匹配算法 6
3.3 高频模式与频繁子序列挖掘 7
3.4 基于数据库的时间序列聚类分析 7
第四章 时间序列预测与应用优化 8
4.1 基于数据库的预测模型构建 8
4.2 模型评估与参数调优方法 8
4.3 实时时间序列分析的应用场景 9
4.4 大规模时间序列的高效处理策略 9
结 论 10
参考文献 11
致 谢 12
