發(fā)布時(shí)間：2017-07-06 03:00

  本文關(guān)鍵詞：基于因果強(qiáng)度的時(shí)序因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)算法研究

  更多相關(guān)文章： 時(shí)間序列 因果網(wǎng)絡(luò) 因果強(qiáng)度 因果推斷 歸一化因果熵

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的快速發(fā)展,海量時(shí)間序列數(shù)據(jù)在工商業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究過程中被收集。時(shí)間序列是指將某種現(xiàn)象某一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(如氣溫、股指、脈搏等等)在不同時(shí)間上的各個(gè)數(shù)值,按時(shí)間先后順序排列而形成的序列。由于相比起傳統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù),時(shí)間序列數(shù)據(jù)背后包含著和時(shí)間動(dòng)態(tài)有關(guān)的未知的、有價(jià)值的規(guī)律和機(jī)制,因此若能挖掘出這些知識(shí)進(jìn)而對數(shù)據(jù)走向進(jìn)行預(yù)測或干預(yù),將對科學(xué)研究、商業(yè)營銷、工程生產(chǎn)等方面產(chǎn)生重要意義。本文的工作是挖掘時(shí)序數(shù)據(jù)背后的因果網(wǎng)絡(luò)。由于時(shí)序數(shù)據(jù)的變量間普遍存在因果性,而因果網(wǎng)絡(luò)正好是分析事物間因果關(guān)系的有效工具,因此,因果網(wǎng)絡(luò)比其它方法更適合于研究時(shí)序,成了該領(lǐng)域的常用方法。推斷因果網(wǎng)絡(luò),實(shí)質(zhì)是篩選出節(jié)點(diǎn)間的強(qiáng)關(guān)系組成完整因果圖,由于節(jié)點(diǎn)間因果關(guān)系強(qiáng)弱不一,因此需要準(zhǔn)確衡量出因果關(guān)系的強(qiáng)弱。然而,傳統(tǒng)衡量標(biāo)準(zhǔn)普遍存在量綱不統(tǒng)一和冗余較多的缺點(diǎn),無法準(zhǔn)確衡量因果關(guān)系的強(qiáng)弱,嚴(yán)重影響時(shí)序網(wǎng)絡(luò)因果推斷的算法的準(zhǔn)確性。針對這個(gè)情況,本文所做工作主要分為兩部分：第一,針對傳統(tǒng)衡量方法的兩項(xiàng)不足,提出一種基于信息熵的因果強(qiáng)度衡量新標(biāo)準(zhǔn),“歸一化因果熵”,該方法的核心創(chuàng)新點(diǎn)有兩項(xiàng),一是通過歸一化處理,使量綱不同的節(jié)點(diǎn)間強(qiáng)度具備可比性,統(tǒng)一了不同信息量的節(jié)點(diǎn)間強(qiáng)度的量綱,二是通過排除節(jié)點(diǎn)間的間接影響,減少高估強(qiáng)度的情況,大幅減少冗余,這兩項(xiàng)改進(jìn)使得“歸一化因果熵”相比傳統(tǒng)方法能更準(zhǔn)確地衡量時(shí)序節(jié)點(diǎn)間的因果強(qiáng)度；第二,在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)出相應(yīng)的時(shí)間序列因果網(wǎng)絡(luò)推斷算法,以“歸一化因果熵”衡量節(jié)點(diǎn)間因果關(guān)系的強(qiáng)弱,篩選出對單個(gè)節(jié)點(diǎn)形成強(qiáng)關(guān)系的“父輩”,再迭代計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)相應(yīng)的“父輩”子圖,最終組成完整因果圖,基于本文算法推斷出的因果圖相比起傳統(tǒng)算法的推斷結(jié)果,冗余更少,且能克服節(jié)點(diǎn)自信息量綱不統(tǒng)一帶來的問題。在實(shí)驗(yàn)部分,本文通過人工生成的模擬數(shù)據(jù)集,在Matlab平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。首先,設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,通過ROC曲線測試傳統(tǒng)算法和“歸一化因果熵”在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集下的實(shí)驗(yàn)表現(xiàn),結(jié)果表明在召回率相同的情況下,“歸一化因果熵”大幅降低了誤中率,整體表現(xiàn)更優(yōu)：然后,通過改變標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)特征,測試“歸一化因果熵”和傳統(tǒng)方法對數(shù)據(jù)集特征的敏感度,結(jié)果表明,“歸一化因果熵”對數(shù)據(jù)特征變動(dòng)的魯棒性較好；最后,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,分析“歸一化因果熵”的不足和可改進(jìn)之處。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)間序列 因果網(wǎng)絡(luò) 因果強(qiáng)度 因果推斷 歸一化因果熵
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O211.61
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 研究背景12
• 1.2 研究意義12-14
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 論文主要內(nèi)容16
• 1.5 論文組織架構(gòu)16-19
• 第二章 相關(guān)理論及技術(shù)原理19-26
• 2.1 加性噪聲模型19-20
• 2.1.1 加性噪聲模型的形式化描述19-20
• 2.1.2 加性噪聲模型的相關(guān)定義20
• 2.2 信息熵理論20-22
• 2.2.1 信息熵的概述和定義20-21
• 2.2.2 信息熵的推廣21-22
• 2.3 格蘭杰因果分析22-24
• 2.3.1 格蘭杰因果簡介22-23
• 2.3.2 格蘭杰因果假設(shè)23-24
• 2.4 馬爾科夫鏈24-25
• 2.4.1 馬爾科夫鏈定義24-25
• 2.4.2 馬爾科夫假設(shè)25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 時(shí)間序列因果網(wǎng)絡(luò)建模26-32
• 3.1 時(shí)間序列模型26-28
• 3.2 時(shí)間序列間因果機(jī)制28-29
• 3.3 時(shí)間序列因果網(wǎng)絡(luò)模型29-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 因果強(qiáng)度32-39
• 4.1 基于有向信息流的因果強(qiáng)度概述32-33
• 4.2 因果強(qiáng)度的傳統(tǒng)衡量方法33-35
• 4.3 歸一化因果熵35-37
• 4.4 歸一化因果熵的數(shù)學(xué)性質(zhì)37-38
• 4.5 本章小結(jié)38-39
• 第五章 時(shí)間序列因果網(wǎng)絡(luò)挖掘算法39-45
• 5.1 歸一化因果熵的單調(diào)性39-40
• 5.1.1 單調(diào)性的意義39-40
• 5.1.2 歸一化因果熵的單調(diào)性及證明40
• 5.2 單節(jié)點(diǎn)父輩挖掘算法40-42
• 5.2.1 基本思路40-41
• 5.2.2 FatherMiner算法41-42
• 5.3 因果網(wǎng)絡(luò)挖掘算法42-44
• 5.3.1 基本思路42-43
• 5.3.2 NetworkMiner算法43-44
• 5.4 本章小結(jié)44-45
• 第六章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析45-54
• 6.1 受試者工作特征曲線實(shí)驗(yàn)45-48
• 6.1.1 評(píng)價(jià)方法45-46
• 6.1.2 數(shù)據(jù)集說明46-47
• 6.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析47-48
• 6.2 數(shù)據(jù)特征魯棒性實(shí)驗(yàn)48-53
• 6.2.1 實(shí)驗(yàn)方法49
• 6.2.2 數(shù)據(jù)集說明49-50
• 6.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析50-53
• 6.3 本章小結(jié)53-54
• 總結(jié)和展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文61-63
• 致謝63

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