【摘要】：近年來(lái),時(shí)間序列預(yù)測(cè)相關(guān)的問(wèn)題在通信、能源、金融、公安等領(lǐng)域的應(yīng)用不斷涌現(xiàn)和拓展。不同的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)時(shí)間序列的處理產(chǎn)生了不同的需求,這些問(wèn)題用傳統(tǒng)的時(shí)間序列研究方法已經(jīng)無(wú)法解決。在這些問(wèn)題中,時(shí)間序列的特征提取、分類、聚類、建模和回歸預(yù)測(cè)問(wèn)題最受關(guān)注。本文從時(shí)間序列特征抽取,聚類和時(shí)間序列回歸預(yù)測(cè)的角度討論他們?cè)谙嚓P(guān)行業(yè)中創(chuàng)新性應(yīng)用。在電信離網(wǎng)用戶分析的應(yīng)用中,本文針對(duì)眾多用戶的上網(wǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù),提出了一種面向用戶行為的時(shí)間序列高層提取方法,針對(duì)該應(yīng)用中的后臺(tái)多源數(shù)據(jù),使用Group Lasso方法進(jìn)行特征選擇,提升離網(wǎng)用戶分析的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。在電信話務(wù)預(yù)測(cè)任務(wù)中,本文提取了差分、高斯和時(shí)間序列趨勢(shì)直方圖等特征,在這些特征的基礎(chǔ)上,通過(guò)近鄰分組和聚類分組兩種方法計(jì)算不同時(shí)間話務(wù)量的Ratio值——同一小區(qū)不同時(shí)期話務(wù)量比值,從而預(yù)測(cè)話務(wù)量時(shí)間序列。在國(guó)家電網(wǎng)預(yù)測(cè)江蘇全省用電量的應(yīng)用中,本文在SARIMA模型的基礎(chǔ)上,對(duì)不同粒度的建模性能進(jìn)行對(duì)比,并且提出了SARIMA的創(chuàng)新性使用方法,同時(shí)結(jié)合氣溫等其他因素,使用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。針對(duì)春節(jié)附近的發(fā)電量的特殊模型,提出了春節(jié)發(fā)電量修正方法,最終預(yù)測(cè)達(dá)到了很好的效果。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.13;O211.61

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本文編號(hào)：2737336