时间序列数据挖掘中，相关性分析至关重要。为突破传统方法仅限于同步相关性分析的局限，本研究提出了一种基于动态时间弯曲 (DTW) 的时间序列异步相关性分析方法。该方法利用 DTW 算法获取时间序列数据的最优弯曲路径，并将路径元素扩展为反映原始时间序列异步相关性的新序列。通过计算新序列之间的相关系数，可以有效地度量原始时间序列的异步相关性。数值实验结果表明，该方法扩展了时间序列数据的相关性分析研究，并具有较强的鲁棒性。