Machine learning 多时间序列的模式识别

我试图在10组时间序列中检测两种类型的模式。这两种模式发生得很近，第一种模式的频率通常高于第二种模式。下面是一个例子：

红色和绿色虚线大致标记了两种模式在每个时间序列中的起始位置。在10个时间序列中，每个模式的开始时间也大致呈双曲线形状。但正如本例所示，有时两种模式中的一种缺失，有时整个时间序列都不好（例如，从底部开始的第一个和第三个图）。我想推断十个时间序列中红线和绿线的位置。是否有一种算法可以做到这一点，尽管某些时间序列中缺少模式？我有一个训练集，所以这可能是一个有监督的学习问题