隨著時(shí)代發(fā)展,時(shí)間序列數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代扮演著越來(lái)越重要的角色。在以往金融、氣象相關(guān)領(lǐng)域的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的研究中,對(duì)與其相關(guān)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特性研究得已經(jīng)比較完備,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法能夠?qū)@些時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析處理。然而近年來(lái),工業(yè)上的時(shí)間序列數(shù)據(jù)日漸引起關(guān)注,引出了很多關(guān)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理上的新問(wèn)題。在處理高維時(shí)間序列數(shù)據(jù)上的質(zhì)量問(wèn)題時(shí),單一維度上的時(shí)間序列處理方法由于無(wú)法正確、有效分析多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,已不再適用,對(duì)工業(yè)上的高維時(shí)間序列數(shù)據(jù)的研究近乎空白�；谏鲜霰尘�,本文以工業(yè)大數(shù)據(jù)上的高維時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為重點(diǎn),進(jìn)行了問(wèn)題分析、算法研發(fā)、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等工作。本文提出了“高維時(shí)間序列數(shù)據(jù)的錯(cuò)列檢測(cè)與修正”、“高維時(shí)間序列上的值異常檢測(cè)與修正”兩個(gè)高維時(shí)間序列數(shù)據(jù)上的異常問(wèn)題,主要完成的算法研究和系統(tǒng)開(kāi)發(fā)內(nèi)容如下:（1）對(duì)于錯(cuò)列檢測(cè)與修正問(wèn)題,本文提出了一個(gè)在線與離線相結(jié)合的算法,在無(wú)先驗(yàn)知識(shí)或只擁有少量先驗(yàn)知識(shí)的情況下,通過(guò)模式確定、異常檢測(cè)、綜合清洗三個(gè)步驟,完成了對(duì)工業(yè)高維時(shí)間序列數(shù)據(jù)的異常的檢測(cè)與修正,該算法可以排除干擾和小范圍浮動(dòng),精準(zhǔn)定位異常區(qū)間。（2）對(duì)于值異常檢測(cè)與修... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)中一個(gè)錯(cuò)列的實(shí)例

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文現(xiàn)的結(jié)果應(yīng)該是一個(gè)盡可能大的異常區(qū)間。我們將“幾乎相連”的那些異常區(qū)間合并在一起，認(rèn)為在一系列異常點(diǎn)中孤立的正確點(diǎn)仍然是異常點(diǎn)，認(rèn)為一系列正常點(diǎn)中的孤立異常點(diǎn)仍然是正常點(diǎn)。確定異常區(qū)間后進(jìn)行最終的整列的錯(cuò)列修正。整個(gè)錯(cuò)列修正的流程如圖 2-2 所示。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文圖求解最大權(quán)值最大匹配的問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為求解網(wǎng)絡(luò)解最大費(fèi)用最大流問(wèn)題等價(jià)于求解最小費(fèi)用最大流問(wèn)題如下規(guī)則，在圖 G 的基礎(chǔ)上構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)流 ’： s、匯點(diǎn) t，從 s 向每個(gè)左圖圖集的點(diǎn)連一條容量為 1集的每個(gè)點(diǎn)向 t 連一條容量為 1、權(quán)值為 0 的邊，將二容量均設(shè)置為 1。以此法構(gòu)圖形成圖 ’。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)綜述[J]. 王建民.  大數(shù)據(jù). 2017(06)
[2]大數(shù)據(jù)可用性的研究進(jìn)展[J]. 李建中,王宏志,高宏.  軟件學(xué)報(bào). 2016(07)
[3]數(shù)據(jù)質(zhì)量多種性質(zhì)的關(guān)聯(lián)關(guān)系研究[J]. 丁小歐,王宏志,張笑影,李建中,高宏.  軟件學(xué)報(bào). 2016(07)
[4]智能制造——“中國(guó)制造2025”的主攻方向[J]. 周濟(jì).  中國(guó)機(jī)械工程. 2015(17)
[5]智能制造基礎(chǔ)之工業(yè)大數(shù)據(jù)[J]. 王建民.  機(jī)器人產(chǎn)業(yè). 2015(03)
[6]關(guān)于最短路徑的SPFA快速算法[J]. 段凡丁.  西南交通大學(xué)學(xué)報(bào). 1994(02)

碩士論文
[1]數(shù)據(jù)清洗算法的研究與應(yīng)用[D]. 周奕辛.青島大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3389646