一种具有自适应分段优化的轻量级时间序列压缩方法

本发明公开了一种具有自适应分段优化的轻量级时间序列压缩方法，包括：对输入的时间序列浮点数据流进行动态分段处理，通过计算相邻数据点的二进制异或值生成波动特征序列，并基于自适应阈值判断数据波动程度，将数据流切分为若干特征稳定的分段单元；对每个分段单元进行参数优化处理，利用分段数据的波动特征构建初始优化空间，通过启发式搜索算法迭代筛选最优前导零编码矩阵，使压缩算法适配当前分段的数据分布特征；根据优化后分段的波动特征与重复性特征，动态选择适配的压缩算法进行编码处理，其中高波动分段利用前导零和尾随零特性实现高效编码，高重复分段利用索引和存储机制重复模式压缩。本发明实现了压缩性能的全面提升。