二维类间边界Fisher分析的多元时间序列降维

针对传统边界Fisher分析及相关方法用于多元时间序列降维的局限性，提出一种基于二维类间边界Fisher分析的多元时间序列降维方法。针对边界Fisher分析进行模型改进，在本征图和惩罚图的基础上引入类间惩罚图，用来描述各个类中心之间的距离，并对目标函数进行改进，提出类间边界Fisher分析模型；对所提模型进行二维化拓展，提出基于二维类间边界Fisher分析的降维模型，使其能够直接处理二维矩阵数据，有效保留结构信息；通过计算协方差矩阵将多元时间序列集转化为等长特征集，利用降维模型将等长特征集投影到低维空间，达到数据降维和特征表示的目的。实验结果表明：所提方法能够有效对多元时间序列进行降维，达到良好的分类效果。