【摘要】时间序列曲线分类的目的是为了找到曲线之间相似波动结构、减少建模工作量和进行预测,所以分类的结果将直接影响模型的质量和预测的精度。为此,文章提出了一种新的时序曲线分类方法—分位点回归系数聚类法。它可以有效地避免一些分类方法带来的局限性,能够更为全面、详尽地考查待分类时序数据的运行方式,改善分类的效果并为预测提供强大的支持。