基于趨勢(shì)和特征子序列的時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘研究
發(fā)布時(shí)間:2021-03-12 02:51
在當(dāng)今的萬(wàn)物互聯(lián)的大數(shù)據(jù)時(shí)代下,人類(lèi)活動(dòng)的各行各業(yè)都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù),隨著科技一次又一次的革新和發(fā)展及隨著時(shí)間的流逝,數(shù)據(jù)量正在極速增長(zhǎng)中。這些數(shù)據(jù)廣泛存在于商業(yè)、氣象學(xué)、農(nóng)業(yè)、生物科學(xué)以及生態(tài)學(xué)等方面。例如商業(yè)市場(chǎng)中我們觀察每周的利潤(rùn),月度價(jià)格指數(shù),年度銷(xiāo)售數(shù)量;氣象學(xué)中觀察每日高溫和低溫,年降水量和干旱指數(shù)以及每小時(shí)風(fēng)速等。這些數(shù)據(jù)中包含著很多有用的信息,若能將其完整且細(xì)致的挖掘出來(lái),將對(duì)人類(lèi)社會(huì)做出極大的貢獻(xiàn)。但是由于這些數(shù)據(jù)范圍廣、數(shù)據(jù)量大,導(dǎo)致原始序列具有數(shù)據(jù)維度高,干擾因素多以及實(shí)時(shí)更新動(dòng)態(tài)變化等特性。這些特性直接導(dǎo)致從原始序列中直接進(jìn)行知識(shí)挖掘成為了一項(xiàng)復(fù)雜度極高,準(zhǔn)確度極低甚至不可取的工作。為了能解決這些特性帶來(lái)的數(shù)據(jù)挖掘上的問(wèn)題,我們需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理步驟。時(shí)間序列預(yù)處理步驟的關(guān)鍵部分就是時(shí)間序列的分段線性表示工作以及時(shí)間序列的相似性度量工作。故而,本文將對(duì)這兩個(gè)方面的工作進(jìn)行相應(yīng)的研究,以期數(shù)據(jù)預(yù)處理工作能達(dá)到更好的效果。本文前兩章綜述了本文的研究背景及意義和研究現(xiàn)狀。本文的主要研究創(chuàng)新點(diǎn)和相應(yīng)的工作主要在三、四、五三章中,可以總結(jié)為以下幾方面內(nèi)容:(1)針對(duì)...
【文章來(lái)源】:江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
本文結(jié)構(gòu)圖
數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程
圖2-2時(shí)間序列特征表示方法
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]邊緣計(jì)算應(yīng)用:傳感數(shù)據(jù)異常實(shí)時(shí)檢測(cè)算法[J]. 張琪,胡宇鵬,嵇存,展鵬,李學(xué)慶. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2018(03)
[2]基于形態(tài)距離及自適應(yīng)權(quán)重的相似性度量[J]. 曹洋洋,林意,王智博,鮑國(guó)強(qiáng). 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(09)
[3]邊緣計(jì)算:萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代新型計(jì)算模型[J]. 施巍松,孫輝,曹杰,張權(quán),劉偉. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2017(05)
[4]基于一階濾波的時(shí)間序列分段線性表示方法[J]. 林意,王智博. 計(jì)算機(jī)工程. 2016(09)
[5]基于多尺度的時(shí)間序列固定分段數(shù)線性表示[J]. 林意,孔斌強(qiáng). 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(21)
[6]一種改進(jìn)的窄帶信號(hào)降噪算法及其應(yīng)用[J]. 宋軍,劉渝,王旭東. 振動(dòng)與沖擊. 2013(16)
[7]時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘中特征表示與相似性度量研究綜述[J]. 李海林,郭崇慧. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2013(05)
[8]新穎的面向網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的動(dòng)態(tài)信任模型[J]. 張曉琴,陳蜀宇. 重慶大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(04)
[9]基于弧度距離的時(shí)間序列相似度量[J]. 丁永偉,楊小虎,陳根才,Kavs A J. 電子與信息學(xué)報(bào). 2011(01)
[10]基于時(shí)間序列趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)的分段線性表示[J]. 尚福華,孫達(dá)辰. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2010(06)
碩士論文
[1]時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 任芳.遼寧師范大學(xué) 2010
本文編號(hào):3077550
【文章來(lái)源】:江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:62 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
本文結(jié)構(gòu)圖
數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程
圖2-2時(shí)間序列特征表示方法
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]邊緣計(jì)算應(yīng)用:傳感數(shù)據(jù)異常實(shí)時(shí)檢測(cè)算法[J]. 張琪,胡宇鵬,嵇存,展鵬,李學(xué)慶. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2018(03)
[2]基于形態(tài)距離及自適應(yīng)權(quán)重的相似性度量[J]. 曹洋洋,林意,王智博,鮑國(guó)強(qiáng). 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(09)
[3]邊緣計(jì)算:萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代新型計(jì)算模型[J]. 施巍松,孫輝,曹杰,張權(quán),劉偉. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2017(05)
[4]基于一階濾波的時(shí)間序列分段線性表示方法[J]. 林意,王智博. 計(jì)算機(jī)工程. 2016(09)
[5]基于多尺度的時(shí)間序列固定分段數(shù)線性表示[J]. 林意,孔斌強(qiáng). 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(21)
[6]一種改進(jìn)的窄帶信號(hào)降噪算法及其應(yīng)用[J]. 宋軍,劉渝,王旭東. 振動(dòng)與沖擊. 2013(16)
[7]時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘中特征表示與相似性度量研究綜述[J]. 李海林,郭崇慧. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2013(05)
[8]新穎的面向網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的動(dòng)態(tài)信任模型[J]. 張曉琴,陳蜀宇. 重慶大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(04)
[9]基于弧度距離的時(shí)間序列相似度量[J]. 丁永偉,楊小虎,陳根才,Kavs A J. 電子與信息學(xué)報(bào). 2011(01)
[10]基于時(shí)間序列趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)的分段線性表示[J]. 尚福華,孫達(dá)辰. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2010(06)
碩士論文
[1]時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 任芳.遼寧師范大學(xué) 2010
本文編號(hào):3077550
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3077550.html
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