可以在缺少值的时间序列上使用动态时间扭曲吗？

Question

如标题中所示,我想知道是否可以使用DTW(动态时间扭曲)来计算具有缺失值的两个时间序列之间的DTW距离.

假设两个时间序列是两个气象站的日常温度,并且长度相等(例如365天),并且两个时间序列的缺失值在不同日期.

如果这是可能的,R中的dtw包是否能够处理缺失的值？我没有找到可以在dtw()中设置的参数na.rm = T.

非常感谢!

感谢thelatemail提出的建议.下面是两个时间序列的简化示例,其中每个时间序列仅包含52个元素,缺失值设置为NA.

TS1 = c(-3.26433,  -5.09096,    NA, -8.4158,    -5.85485,   -3.49234,   -7.64666,   -4.90124,   NA, -4.68836,   -1.38114,   1.55527,    2.81872,    2.44261,    3.57963,    6.19983,    7.42515,    8.41524,    6.32686,    10.0144,    9.53251,    13.4781,    12.3585,    10.6706,    10.2647,    16.6848,    16.4855,    20.1482,  NA,   21.5734,    20.3946,    20.8824,    18.0325,    18.5813,    17.5453,    16.3315,    14.3068,    11.3164,   9.96398, 5.53102,    9.55094,    9.05897,    6.81199,    5.20343,    1.63158,    -0.661077,  -4.33853,   -6.53655,   NA,   -10.8646, 1.11843,    1.23786)

TS2 = c(-5.76852,  -10.2207,    -11.8465,   NA, -1.70019,   -3.60319,   -5.7718,    -3.81106,   -5.62284,   -3.57516,        0.314511,  0.64058,    0.476162,   NA, 4.23757,    5.15417,    7.29422,    NA, 1.57376,    9.28236,    8.05182,    13.7175,    9.5453, 10.2417,    9.32423,    18.214, 18.3726,    16.661, 20.6563,    22.2901,  22.1109,  19.129, 15.8615,    16.7817,    17.247, 15.9921,    14.5804,    11.3693,    10.9349,    10.1196,  3.7467,   9.09229,    6.91285,    NA, 4.20934,    -0.566403,  -2.94184,   -3.81432,   -10.0212,   -15.9876,    -2.56286,  -1.88976)

Answer 1

可能不是,我查看了包装手册,没有关于缺失或NA值的信息.我还试图将您的数据提供给dtw()它,但它失败了:

Error in dtw(TS1, TS2) : 
  No warping paths exists that is allowed by costraints

但是当我将所有NA值更改为0时,它很容易工作.

因此,如果您的唯一解决方案是此软件包,您可以在DTW软件包论坛上发帖,或者您可能必须自己处理丢失的数据.您可以在这里找到一些提示或使用包na()fSeries*的功能.

*此套餐已不再提供.建议使用该timeSeries包.