在智慧城市应用中加速时间序列处理的新方法（一看就会）智慧城市演进阶段，

原副标题：在智慧卫星城应用领域中加速天数字符串处置的新方式

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结语

智能化卫星城中产生的海量统计数据对统计数据存储、处置和分析技术明确提出了更高的要求，由于当中有很大一部分是流统计数据 (即天数字符串统计数据)，因此亟须一类能精确提取天数字符串间关联性和差别性的相似度或距维数的方式，实现有效提升统计数据分析和学习过程的工作效率。

匈牙利布拉格科技经济大学的 Mohammad Bawaneh 和 Vilmos Simon 教授在 Smart Cities 发表了文章，科学研究明确提出了一类捷伊灵活性距维数方式来维数三个天数字符串间的差别，即如前所述自适应边界值则表示 (Adaptive Simulated Annealing Representation, ASAR) 的强化，被称为如前所述自适应边界值则表示的距维数 (ASAR-Distance)。

如前所述 ASAR 的距维数

科学研究选用了天数灵活性方式如动态天数匀称演算法 (dynamic time warping, DTW)，该天数灵活性方式能通过调整 ASAR 来提供更多有关局部性态势的重要信息，并将 DTW 与纽约市和正弦距测量并重来衡量差别。

ASAR 将天数字符串则表示为一个强化问题，它在捕获花纹的原初天数字符串中能定位特定实例并忽略其余实例，此外每个天数字符串包涵数个局部性态势，形成一个天数字符串花纹，并找到一个捷伊天数字符串 R，以更低的维数则表示 X 天数字符串的花纹。捷伊则表示方式 R 能用式子1表述：

式子1

ASAR 排序数个切线 (起点相同但终点相同) 的均方误差 (Mean of Squared Errors ,MSE)，以确定当中 MSE 最低的最差切线，即新切线与原初天数字符串统计数据的最差翻转，因此译者使用式子2来表述 ASAR 的最终目标函数 ：

式子2

如前所述 ASAR 的天数字符串拆分最终目标的实例如图1所示。

图1. 天数字符串拆分最终目标的实例：蓝色线则表示原初天数字符串，黄色线则表示 ASAR 生成的新天数字符串。

译者利用最小值重要信息强化 ASAR，即当从原初天数字符串中选择最优西北侧来形成捷伊则表示时，切线的最小值会丢失 (切线指的是原初天数字符串中连接三个西北侧的直线)。译者针对最小值对局部性态势的重要信息进行了说明，如图2所示为前述值50时相同实例的三种相同的态势事例。

图2. 前述值50时的三种可能态势事例。

译者还对 ASAR 进行了强化，将垂直线与切线间的角度加进到捷伊则表示中，以包涵原初局部性态势的最小值重要信息 (图3)。加进这些重要信息后，则记法将包涵更多有关天数字符串花纹的重要信息，包括局部性态势的最小值重要信息。

图3. 垂直线与新则表示切线间直角左图。

本科学研究明确提出了一类捷伊距维数方式，旨在满足三个主要最终目标：减少统计数据的维数 (提升排序工作效率，以加快智能化卫星城服务的机器学习和统计数据分析演算法)，以及通过包涵更多有关天数字符串花纹的重要信息来提升距维数的准确性。

科学研究结论与讨论

科学研究选用了两种机器学习方式来评估结论 ASAR-Distance 的工作效率，包括：K比邻 (K-NN)、分层控制点。科学研究选用 F-measure 比较了 ASAR-Distance 和竞争的方式的分类和控制点结论，其表述如式子3，当中 TP (真阳性) 为预估的真阳性数目，FP (假阳性) 为预估的假阳性数目，FN (假阳性)为预估的假阳性数目。

式子3

译者选用了具有相同天数字符串长度 (短、中、长)、类型和花纹的统计数据欧谢勒县评估结论 ASAR-Distance 处置各种统计数据方式的能力。

结论表明，ASAR-Distance 平均提升了21%的层次控制点精度；在处置天数方面，ASAR 也能减少天数字符串的维数；当使用灵活性举措 (即DTW和ASAR-Distance举措) 时，选用 ASAR 与 DTW 并重的方式获得了最差的性能，但 ASAR-Distance 的运行天数也与其相差不大，二者均比选用DTW的原初天数字符串高效；此外，ASAR-Distance 还能更好地衡量相似度。科学研究结论说明了 ASAR-Distance 方式在天数字符串维数方面的先进性。

科学研究总结

本文明确提出了一类捷伊灵活性距测量方式——ASAR-Distance，该方式的最终目标是克服灵活性距维数在处置局部性天数偏移、准确读取局部性态势重要信息等方面的局限性，以及继承灵活性距维数排序复杂度高的缺点。译者还明确提出了一类改进的 ASAR 方式，该方式通过将每个路段的坡度重要信息加入当中，帮助比较三个天数字符串中的幅度、态势。译者认为 ASAR-Distance 方式引入了一类使用较好的灵活性维数的解决方案，具有更高的关联性维数工作效率和较低的排序成本，能加快智能化卫星城应用领域的天数字符串处置。

文章链接：https://www.mdpi.com/1768830

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