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针对传统的动态时间弯曲(DTW)度量方法易出现过度弯曲现象且计算复杂度高、算法效率低等问题,提出一种基于路径修正的动态时间弯曲(UDTW)度量方法。首先通过分段降维方法——分段局部最大值平滑法(PLM)有效提取序列特征信息,减少UDTW的计算代价;其次,考虑了时间序列形态特征的相似性要求,给过度弯曲路径设置动态惩罚系数,以此修正路径的弯曲程度;最后,在改进度量距离基础上,采用1-近邻分类算法对时序数据进行分类,以提高时间序列相似性度量的准确率和效率。实验结果表明,在15个UCR数据集上,UDTW度量