TAILIEUCHUNG - Pattern matching under dynamic time warping for time series prediction

Time series forecasting based on pattern matching has received a lot of interest in the recent years due to its simplicity and the ability to predict complex nonlinear behavior. In this paper, we investigate into the predictive potential of the method using k-NN algorithm based on R*-tree under dynamic time warping (DTW) measure. | TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP HỒ CHÍ MINH HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF EDUCATION TẠP CHÍ KHOA HỌC JOURNAL OF SCIENCE KHOA HỌC TỰ NHIÊN VÀ CÔNG NGHỆ NATURAL SCIENCES AND TECHNOLOGY ISSN: 1859-3100 Tập 15, Số 3 (2018): 148-160 Vol. 15, No. 3 (2018): 148-160 Email: tapchikhoahoc@; Website: PATTERN MATCHING UNDER DYNAMIC TIME WARPING FOR TIME SERIES PREDICTION Nguyen Thanh Son* Faculty of Information Technology Ho Chi Minh City University of Technology and Education Received: 01/11/2017; Revised: 11/12/2017; Accepted: 26/3/2018 ABSTRACT Time series forecasting based on pattern matching has received a lot of interest in the recent years due to its simplicity and the ability to predict complex nonlinear behavior. In this paper, we investigate into the predictive potential of the method using k-NN algorithm based on R*-tree under dynamic time warping (DTW) measure. The experimental results on four real datasets showed that this approach could produce promising results in terms of prediction accuracy on time series forecasting when comparing to the similar method under Euclidean distance. Keywords: dynamic time warping, k-nearest neighbor, pattern matching, time series prediction. TÓM TẮT Dự báo trên chuỗi thời gian bằng phương pháp so trùng mẫu dưới độ đo xoắn thời gian động Dự báo trên chuỗi thời gian đã và đang nhận đươc nhiều quan tâm nghiên cứu trong những năm qua do tính đơn giản và khả năng dự báo trên các chuỗi thời gian phi tuyến phức tạp. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu sử dụng thuật toán k-NN dựa trên R*-tree dưới độ đo DTW cho bài toán dự báo trên chuỗi thời gian. Các kết quả thực nghiệm trên bốn tập dữ liệu thực cho thấy cách tiếp cận này có thể cho kết quả dự báo chính xác hơn khi so sánh với phương pháp tương tự sử dụng độ đo Euclid. Từ khóa: dự báo trên chuỗi thời gian, k lân cận gần nhất, so trùng mẫu, xoắn thời gian động. 1. Introduction A time series is a sequence of real numbers where each number .

• Vật lý
• Dynamic time warping
• K nearest neighbor
• Pattern matching
• Time series prediction
• Euclidean distance
• Similarity search
• Time series stream
• Data normalization
• Multiple time series streams
• Human action recognition
• Feature extraction
• Method human actions
• 3D human skeletal models
• Motion search
• Motion recognition
• Similarity matching
• Dynamic Time Warping algorithm
• Kỷ yếu hội nghị Quốc gia về Điện tử truyền thông
• Hệ thống nhúng
• Hệ thống nhúng nhận dạng tiếng nói tiếng Việt
• Mel Frequency Cepstral Coefficients
• BMC Bioinformatics
• Single cell RNA seq
• Time series data
• RNA sequencing
• ChIP seq
• Functional genomic
• DNA protein interactions
• Genome Biology
• Long read whole genome sequencing
• Variable number tandem repeat
• ATP binding cassette
• International Journal of Computer Networks and Communications Security
• Distance metrics on K means clustering algorithm
• Network intrusion detection data
• Performance evaluation metrics
• Euclidean distance metric
• tài liệu báo cáo nghiên cứu khoa học
• cách trình bày báo cáo
• kiến thức toán học
• báo cáo toán học
• công trình toán học
• International Journal of Computer Science & Communication Networks
• An integrated approach for image retrieval
• Amelioration of color mean
• Edge detection using novel masks
• Euclidean Distance measure
• Gaussian mixture model
• Brain hemispheres
• Weight distribution
• Brain DTGaussian mixture model
• Flexible manufacturing system
• Two MADM methods
• Weighted Euclidean distance based approach
• Multi objective optimization
• MOORA and WEDBA
• Multi criteria decision making
• Euclidean Distance Based Approximation
• Hypothetical optimal point
• Team leader selection in IT sector
• Information technology sector
• Rose apple
• Euclidean distance matrix
• Physical and biochemical parameters
• Biochemical parameters
• Morpho taxonomic characterization
• Gene optimization
• Neural network
• Bayes’ theorem
• Codon usage bias
• Highly expressed gene
• Time series
• Patient outcome
• Traumatic brain injury
• Educational data clustering
• Kernel kmeans
• Transfer learning
• Unsupervised domain adaptation
• Kernel induced Euclidean distance