1.一种时间序列相似度确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待确定相似度的第一时间序列和第二时间序列；

分别对所述第一时间序列和所述第二时间序列的进行至少一组件类别的组件序列提取，得到所述第一时间序列的至少一第一组件序列，以及所述第二时间序列的至少一第二组件序列；所述至少一组件类别包括：季节性组件类别、趋势性组件类别以及残差项组件类别中的至少一种；

针对所述至少一组件类别中的每一组件类别，确定属于该组件类别的第一组件序列与属于该组件类别的第二组件序列之间的组件相似度，作为该组件类别对应的组件相似度；

基于所述至少一组件类别中的每一组件类别对应的组件相似度，确定所述第一时间序列与所述第二时间序列之间的相似度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一组件类别包括季节性组件类别；属于所述季节性组件类别的第一组件序列为：第一季节性序列；属于所述季节性组件类别的第二组件序列为：第二季节性序列；

所述确定属于该组件类别的第一组件序列与属于该组件类别的第二组件序列之间的组件相似度，包括：确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列中属于至少一极值类型的极值所处的周期时间段，作为所述至少一极值类型对应的极值时间段；

针对所述至少一极值类型中的每一极值类型，分别基于所述第一季节性序列和所述第二季节性序列位于该极值类型对应的极值时间段的序列值，确定所述第一季节性序列和所述第二积极性序列在该极值类型对应的每一极值时间段的极值特征值；确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列，在该极值类型对应的每一极值时间段内的极值特征值之间的差异信息，作为该极值类型对应的每一极值时间段的差异信息；基于该极值类型对应的每一极值时间段的差异信息，确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列关于该极值类型的整体差异信息；

基于所述第一季节性序列和所述第二季节性序列关于所述至少一极值类型中每一极值类型的整体差异信息，确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列的组件相似度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别基于所述第一季节性序列和所述第二季节性序列位于该极值类型对应的极值时间段的序列值，确定所述第一季节性序列和所述第二积极性序列在该极值类型对应的每一极值时间段的极值特征值，包括：针对该极值类型对应的每一极值时间段，分别确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列位于该极值时间段的各序列值中处于指定分数位的序列值，作为所述第一季节性序列和所述第二积极性序列在该极值时间段的极值特征值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列，在该极值类型对应的每一极值时间段内的极值特征值之间的差异信息，作为该极值类型对应的每一极值时间段的差异信息，包括：针对该极值类型对应的每一极值时间段，计算所述第一季节性序列在该极值时间段的极值特征值，与所述第二季节性序列在该极值时间段的极值特征值之间的差值或散度值，作为该极值时间段的差异信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于该极值类型对应的每一极值时间段的差异信息，确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列关于该极值类型的整体差异信息之前，所述方法还包括：确定所述第一季节性序列在该极值类型对应的每一极值时间段出现该极值类型的极值的概率，作为该极值类型对应的每一极值时间段的第一权重；

确定所述第二季节性序列在该极值类型对应的每一极值时间段出现该极值类型的极值的概率，作为该极值类型对应的每一极值时间段的第二权重；

所述基于该极值类型对应的每一极值时间段的差异信息，确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列关于该极值类型的整体差异信息，包括：基于该极值类型对应的每一极值时间段的第一权重和第二权重，对该极值类型对应的每一极值时间段的差异信息进行加权处理，得到所述第一季节性序列和所述第二季节性序列关于该极值类型的整体差异信息。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一季节性序列和所述第二季节性序列关于所述至少一极值类型中每一极值类型的整体差异信息，确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列的组件相似度，包括：计算所述第一季节性序列和所述第二季节性序列关于所述至少一极值类型中各极值类型的整体差异信息的均值，作为平均差异信息；

基于所述平均差异信息，确定所述第一季节性序列和所述第二季节性序列的组件相似度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一组件类别包括趋势性组件类别；属于所述趋势性组件类别的第一组件序列为第一趋势性序列；属于所述趋势性组件类别的第二组件序列为第二趋势性序列；

所述确定属于该组件类别的第一组件序列与属于该组件类别的第二组件序列之间的组件相似度，作为该组件类别对应的组件相似度，包括：确定所述第一趋势性序列和所述第二趋势性序列中各序列值之间的序列值距离；

基于所述序列值距离，确定所述趋势性组件类别对应的组件相似度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一趋势性序列和所述第二趋势性序列中各序列值之间的序列值距离，包括：针对所述第一趋势性序列中的每一序列值，确定该序列值与所述第二趋势性序列中每一序列值之间的数值差；

基于所确定的差值，构建所述第一趋势性序列与所述第二趋势性序列中各序列值之间的数值差矩阵；

确定所述数值差矩阵各对角路径中，数值差之和最小的对角路径，作为目标对角路径；

其中，所述对角路径为从所述数值差矩阵的左上角数值差连接至右下角数值差的路径；

将所述目标对角路径中各数值差之和，作为所述第一趋势性序列和所述第二趋势性序列中各序列值之间的序列值距离。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述序列值距离，确定所述趋势性组件类别对应的组件相似度，包括：计算所述序列值距离与正则因子的比值，得到距离调整值；

计算指定数值与所述距离调整值的差值，作为所述趋势性组件类别对应的组件相似度。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一组件类别包括残差项组件类别；属于所述残差项组件类别的第一组件序列为第一残差项序列；属于所述残差项组件类别的第二组件序列为第二残差项序列；

所述分别确定属于该组件类别的第一组件序列与属于该组件类别的第二组件序列之间的组件相似度，包括：针对预设的各序列值分布区间中的每一序列值分布区间，分别确定所述第一残差项序列与所述第二残差项序列中各序列值在该序列值分布区间的分布概率；

确定所述第一残差项序列与所述第二残差项序列中各序列值，在所述各序列值分布区间的分布概率之间的差异信息；

基于所确定的差异信息，确定所述第一残差项序列与所述第二残差项序列之间的组件相似度。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一残差项序列与所述第二残差项序列中各序列值，在所述各序列值分布区间的分布概率之间的差异信息，包括：基于所述第一残差项序列在所述各序列值分布区间的分布概率，构建第一分布概率序列；

基于所述第二残差项序列在所述各序列值分布区间的分布概率，构建第二分布概率序列；

计算所述第一分布概率序列与所述第二分布概率序列之间的散度值，作为所述第一残差项序列与所述第二残差项序列中各序列值，在所述各序列值分布区间的分布概率之间的差异信息。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一组件类别包括：季节性组件类别、趋势性组件类别以及残差项组件类别；

所述基于所述至少一组件类别中的每一组件类别对应的组件相似度，确定所述第一时间序列与所述第二时间序列之间的相似度，包括：获取所述趋势性组件类别对应的趋势性权重、所述季节性组件类别对应的季节性权重，以及所述残差项组件类别对应的残差项权重；

基于所述趋势性权重、所述趋势性权重以及所述残差项权重，对所述趋势性组件类别对应的组件相似度、所述季节性组件类别对应的组件相似度，以及所述残差项组件类别对应的组件相似度进行加权求和，得到所述第一时间序列与所述第二时间序列之间的相似度。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述获取所述趋势性组件类别对应的趋势性权重、所述季节性组件类别对应的季节性权重，以及所述残差项组件类别对应的残差项权重，包括：分别对属于所述季节性组件类别的第一组件序列、属于所述趋势性组件类别的第一组件序列，以及属于所述残差项组件类别的第一组件序列进行方差扰动分析，得到所述季节性组件类别的第一季节方差值、所述趋势性组件类别的第一趋势方差值，以及所述残差项组件类别的第一残差方差值；

对所述第一季节方差值、所述第一趋势方差值以及所述第一残差方差值进行归一化处理，得到所述季节性组件类别的第一季节权重、所述趋势性组件类别的第一趋势权重，以及所述残差项组件类别的第一残差权重；

分别对属于所述季节性组件类别的第二组件序列、属于所述趋势性组件类别的第二组件序列，以及属于所述残差项组件类别的第二组件序列进行方差扰动分析，得到所述季节性组件类别的第二季节方差值、所述趋势性组件类别的第二趋势方差值，以及所述残差项组件类别的第二残差方差值；

对所述第二季节方差值、所述第二趋势方差值以及所述第二残差方差值进行归一化处理，得到所述季节性组件类别的第二季节权重、所述趋势性组件类别的第二趋势权重，以及所述残差项组件类别的第二残差权重；

基于所述第一季节权重和所述第二季节权重，确定所述季节性组件类别对应的季节性权重；

基于所述第一趋势权重和所述第二趋势权重，确定所述趋势性组件类别对应的趋势性权重；

基于所述第一残差权重和所述第二残差权重，确定所述残差项组件类别对应的残差项权重。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，采用如下公式分别确定所述季节性组件类别的第一季节方差值、所述趋势性组件类别的第一趋势方差值，以及所述残差项组件类别的第一残差方差值，其中：其中，其中， 为所述季节性组件类别的第一季节方差值， 为所述趋势性组件类别的1

第一趋势方差值， 为所述残差项组件类别的第一残差方差值，S 为属于所述季节性组件

1 1

类别的第一组件序列，T为属于所述趋势性组件类别的第一组件序列，R为属于所述残差项组件类别的第一组件序列；

采用如下确定所述季节性组件类别的第一季节权重、所述趋势性组件类别的第一趋势权重，以及所述残差项组件类别的第一残差权重，其中：其中， 为所述季节性组件类别的第一季节权重， 为所述趋势性组件类别的第一趋势权重， 为所述残差项组件类别的第一残差权重。

15.一种时间序列的相似度确定装置，其特征在于，所述装置包括：

序列获取模块，用于获取待确定相似度的第一时间序列和第二时间序列；

组件提取模块，用于分别对所述第一时间序列和所述第二时间序列的进行至少一组件类别的组件序列提取，得到所述第一时间序列的至少一第一组件序列，以及所述第二时间序列的至少一第二组件序列；所述至少一组件类别包括：季节性组件类别、趋势性组件类别以及残差项组件类别中的至少一种；

第一相似度确定模块，用于针对所述至少一组件类别中的每一组件类别，确定属于该组件类别的第一组件序列与属于该组件类别的第二组件序列之间的组件相似度，作为该组件类别对应的组件相似度；

第二相似度确定模块，用于基于所述至少一组件类别中的每一组件类别对应的组件相似度，确定所述第一时间序列与所述第二时间序列之间的相似度。

16.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1‑14任一所述的方法。

17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1‑14任一所述的方法。