本文關鍵詞：基于深度學習的時間序列特征表示

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【摘要】：時間序列作為一種具有巨大挖掘價值的數(shù)據(jù)對象,廣泛存在于各個領域之中,流媒體文件數(shù)據(jù)、金融財務數(shù)據(jù)、氣象觀測數(shù)據(jù)、人口普查數(shù)據(jù)、系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)等都是時間序列的存在形式。相應地,時間序列數(shù)據(jù)挖掘的研究成果已經(jīng)成功地在氣象、交通、金融、工業(yè)、醫(yī)藥、計算機系統(tǒng)與網(wǎng)絡、農(nóng)業(yè)等領域?qū)崿F(xiàn)了具體的應用。時間序列數(shù)據(jù)中蘊含著巨大的有價值的信息,包括了直觀可見的信息和隱含潛在的知識,研究如何有效地挖掘出時間序列數(shù)據(jù)中隱含的、潛在的知識與信息,具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。然而,由于時間序列數(shù)據(jù)的時序相關性、維度高、海量性和多特征等特性,使得如何有效地對時間序列數(shù)據(jù)進行特征表示,從而更有效地進行數(shù)據(jù)挖掘工作面臨著巨大的挑戰(zhàn)。時間序列的特征表示是在保留時間序列關鍵信息的前提下,降低時間序列數(shù)據(jù)的維度及除去噪聲,有效地選擇維度低、數(shù)量少且能反映原時間序列數(shù)據(jù)主要規(guī)律信息的特征子集,從而實現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)的特征表示和維度簡約。傳統(tǒng)的時間序列特征表示方法主要是根據(jù)一個假想的數(shù)學模型對時間序列進行踩點取樣,這類方法不直觀,并且需要對時間序列數(shù)據(jù)很有研究的專家構(gòu)建數(shù)學模型,在特征投影時容易丟失掉時間域上的重要信息,所以傳統(tǒng)的時間序列數(shù)據(jù)特征表示方法對于當今大數(shù)據(jù)時代海量的時間序列數(shù)據(jù)的處理顯然是力不從心。本文深入研究時間序列數(shù)據(jù)挖掘研究中的特征表示問題,通過分析研究已有的時間序列特征表示方法的優(yōu)勢與缺陷。借鑒深度學習在計算機視覺／圖像識別領域取得的突破性研究成果,將深度學習的最新研究成果應用于時間序列數(shù)據(jù)的特征表示工作,通過深入研究了多種深度學習模型,最終發(fā)掘出深信度網(wǎng)絡模型對于時間序列特征表示具有優(yōu)越的性能。并將該模型在19套UCR時間序列基準數(shù)據(jù)集上與傳統(tǒng)的四種特征表示算法進行性能比對。
【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;O211.61

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2 習丙文;Mikulá，

本文編號：1157704