基于对比学习的多变量时间序列分类方法研究.docx
文本预览下载声明
基于对比学习的多变量时间序列分类方法研究
一、引言
在处理具有多变量特征的复杂时间序列数据时，传统的分类方法往往难以准确捕捉其内在的动态变化和相互依赖关系。近年来，随着深度学习技术的发展，基于对比学习的多变量时间序列分类方法逐渐成为研究的热点。本文旨在研究基于对比学习的多变量时间序列分类方法，通过对比不同模型和方法，探讨其优势和局限性，为实际应用提供理论依据。
二、多变量时间序列数据的特点
多变量时间序列数据是指在一定时间范围内，多个变量同时发生变化的数据。这类数据具有以下特点：
1.动态性：数据随时间不断变化，具有明显的动态特征。
2.多元性：包含多个相关变量，相互之间存在复杂的依赖关系
显示全部