目前时间序列数据挖掘中,时间序列线性分段表示多局限于对相邻的极值点或波动幅度大的点进行评价来筛选、确定分段点,容易陷入局部最优,不能准确提取时间序列的趋势特征。在时间序列分段线性表示的基础上,提出了基于转折点和趋势段的时间序列趋势提取算法。首先,根据数据的角度变化值选择转折点;然后,用转折点表征趋势段,把评判转折点的问题转化为评判趋势段的问题,通过对比多个趋势段寻找极值趋势段,进而间接对比多个转折点,以寻找全局性的分段点。实验结果表明,该方法不仅具有良好的抗噪能力,而且在相同压缩率的情况下具有更高的拟合精度,可为后续数据挖掘提供更好的特征。