本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間序列的資源配置優(yōu)化方法研究

  更多相關(guān)文章： 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 修復(fù) 預(yù)測(cè) 并行 資源配置 近似算法

【摘要】：隨著科技的發(fā)展,信息技術(shù)已經(jīng)深入人們的學(xué)習(xí)工作生活,各種信息系統(tǒng)積累了大量的具有時(shí)間序列特性的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),這為數(shù)據(jù)科學(xué)的研究工作提供了便利的條件。由于在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,通信鏈路以及各終端設(shè)備存在不穩(wěn)定性,會(huì)導(dǎo)致部分采集數(shù)據(jù)的異�；蛉笔�,嚴(yán)重影響到數(shù)據(jù)的完整性和可用性。研究時(shí)間序列的修復(fù)和預(yù)測(cè)技術(shù),能夠有效的提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,為后續(xù)的生產(chǎn)和商業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支撐。而當(dāng)數(shù)據(jù)的完整性得到保證之后,則可以進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析,本文將根據(jù)總體業(yè)務(wù)和個(gè)體業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匹配,提出調(diào)整方案,以實(shí)現(xiàn)資源配置的優(yōu)化。本文主要完成了時(shí)序數(shù)據(jù)(基于負(fù)荷)的修復(fù)與預(yù)測(cè)和資源配置優(yōu)化算法的研究。1)時(shí)序數(shù)據(jù)(基于電力負(fù)荷)的修復(fù)和預(yù)測(cè)本文針對(duì)異常數(shù)據(jù)修復(fù)速度快的要求,根據(jù)負(fù)荷的時(shí)序性和周期性的特點(diǎn),提出了快速的線性修復(fù)算法。針對(duì)預(yù)測(cè)要求,實(shí)現(xiàn)了基于ARIMA模型的串行算法,并根據(jù)電力負(fù)荷特性,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,又實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷預(yù)測(cè)的并行化。最后通過(guò)比對(duì)實(shí)驗(yàn),指出線性修復(fù)法和ARIMA模型各自對(duì)于修復(fù)預(yù)測(cè)問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),以及對(duì)于負(fù)荷數(shù)據(jù)而言,ARIMA模型最適合的訓(xùn)練天數(shù)。同時(shí),通過(guò)預(yù)測(cè)的串行算法與并行算法的比對(duì),驗(yàn)證了并行工作的有用性和適用性。2)資源配置優(yōu)化方法研究本文從具體的應(yīng)用需求入手,對(duì)資源配置的問(wèn)題進(jìn)行了數(shù)學(xué)抽象和定義,然后對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了分析,指出資源的配置是等式約束下的非線性規(guī)劃問(wèn)題。接下來(lái),我們采用經(jīng)典的最優(yōu)化方法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行了分析,指出最優(yōu)化方法在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)求解非常困難,因此需要尋找其他方法。接下來(lái),從問(wèn)題定義出發(fā),首先提出了遍歷法求解,并通過(guò)討論該方法的復(fù)雜度,指出該方法也不適于本問(wèn)題的求解。然后提出了解決該問(wèn)題的全局近似算法,并且對(duì)該方法做了收斂性的數(shù)學(xué)證明和復(fù)雜度分析。接下來(lái),考慮了某些特殊的場(chǎng)景,又提出了局部近似算法。最后,將問(wèn)題回歸到數(shù)據(jù)集,首先對(duì)銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使其滿足算法的輸入要求,然后對(duì)全局算法和局部算法進(jìn)行了對(duì)比檢驗(yàn),證明在不同的需求下,全局算法和局部算法能夠高效地解決配置問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)間序列數(shù)據(jù) 修復(fù) 預(yù)測(cè) 并行 資源配置 近似算法
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)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;F062.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 概述14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 時(shí)間序列(基于負(fù)荷)的修復(fù)與預(yù)測(cè)14-15
• 1.2.2 資源的配置優(yōu)化15-17
• 1.3 論文工作與內(nèi)容組織17-19
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.3.2 組織結(jié)構(gòu)18
• 1.3.3 研究目標(biāo)18-19
• 1.4 本章小結(jié)19-20
• 第二章 相關(guān)算法介紹20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 ARIMA模型介紹20-25
• 2.2.1 模型描述21-23
• 2.2.2 ARIMA算法過(guò)程23-25
• 2.3 并行計(jì)算與并行算法25-26
• 2.4 GARCH模型26-27
• 2.4.1 ARCH模型26-27
• 2.4.2 GARCH模型27
• 2.5 常用的相似性度量27-29
• 2.5.1 歐氏距離27-28
• 2.5.2 曼哈頓距離28
• 2.5.3 切比雪夫距離28
• 2.5.4 閔可夫斯基距離28-29
• 2.5.5 標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離29
• 2.5.6 夾角余弦29
• 2.6 近似算法29-30
• 2.7 本章小結(jié)30-32
• 第三章 時(shí)序數(shù)據(jù)(基于負(fù)荷)的修復(fù)和預(yù)測(cè)32-50
• 3.1 引言32
• 3.2 線性修復(fù)算法32-37
• 3.3 ARIMA模型的實(shí)現(xiàn)37-38
• 3.4 預(yù)測(cè)并行化38-40
• 3.4.1 JAVA多線程技術(shù)38-39
• 3.4.2 并行化實(shí)現(xiàn)39-40
• 3.5 評(píng)價(jià)體系40-42
• 3.6 算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證42-49
• 3.6.1 算法精確度檢驗(yàn)42-47
• 3.6.2 預(yù)測(cè)并行化結(jié)果比對(duì)與分析47-49
• 3.7 本章小結(jié)49-50
• 第四章 資源的配置優(yōu)化50-64
• 4.1 引言50
• 4.2 問(wèn)題的提出及定義50-52
• 4.2.1 配置優(yōu)化的需求50-51
• 4.2.2 數(shù)學(xué)定義及問(wèn)題分析51-52
• 4.3 最優(yōu)化方法求解52-56
• 4.3.1 最優(yōu)化方法52
• 4.3.2 拉格朗日乘子法52-54
• 4.3.3 懲罰函數(shù)法54-56
• 4.3.4 優(yōu)化算法的簡(jiǎn)化算法56
• 4.3.5 本節(jié)小結(jié)56
• 4.4 非最優(yōu)化方法算法56-60
• 4.4.1 遍歷法求解56-57
• 4.4.2 全局近似算法求解57-59
• 4.4.3 局部近似算法59-60
• 4.5 算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證60-63
• 4.6 本章小結(jié)63-64
• 第五章 總結(jié)與展望64-66
• 5.1 本文總結(jié)64
• 5.2 未來(lái)展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-68
• 致謝68-70
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果70

【相似文獻(xiàn)】

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