發(fā)布時(shí)間：2018-04-27 02:38

  本文選題：多維時(shí)間序列 + 時(shí)間序列表示�。� 參考：《東華大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著工程機(jī)械上不同類(lèi)型傳感器如溫度傳感器、壓力傳感器、濕度傳感器等的大規(guī)模部署,這些傳感器產(chǎn)生了大量的多維度時(shí)間序列數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些傳感器采集的時(shí)間序列數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析,可用于發(fā)現(xiàn)工程機(jī)械各部件工作狀況的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系。這種潛在關(guān)系將為工程機(jī)械系統(tǒng)的故障預(yù)警和分析提供支持。但是,由于工程機(jī)械時(shí)間序列具有維度高和數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn),使得傳統(tǒng)的Apriori關(guān)聯(lián)算法無(wú)法直接運(yùn)用。因此,本文從實(shí)際的工程機(jī)械時(shí)間序列數(shù)據(jù)出發(fā),針對(duì)工程機(jī)械時(shí)間序列具體特點(diǎn),提出一種適用于工程機(jī)械領(lǐng)域多維時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)分析方法。首先,本文設(shè)計(jì)了多維時(shí)間序列關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)的整體框架,該框架分為預(yù)處理模塊,離散化模塊和關(guān)聯(lián)規(guī)則提取模塊。預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化,實(shí)現(xiàn)每個(gè)時(shí)間序列的取值范圍的規(guī)范化,并使每個(gè)時(shí)間序列符合高斯分布。另外,離散化模塊對(duì)規(guī)范化的時(shí)間序列進(jìn)行表示和離散化,也就是將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成字符型數(shù)據(jù)。此外,關(guān)聯(lián)規(guī)則提取模塊利用改進(jìn)的時(shí)間特性關(guān)聯(lián)方法從離散化的時(shí)間序列中提取有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則。接著,本文詳細(xì)說(shuō)明了離散化模塊所用到的技術(shù)。本文先對(duì)流行的PAA+SAX離散化方法進(jìn)行評(píng)估,發(fā)現(xiàn)PAA+SAX離散化方法有不足之處。PAA表示方法會(huì)改變時(shí)間序列規(guī)范化的結(jié)果。并且PAA表示方法會(huì)忽略原始時(shí)間序列的關(guān)鍵信息。另外,SAX離散化方法只能表示時(shí)間序列的大小特性,并且SAX的前提是時(shí)間序列符合高斯分布。然而,本文的數(shù)據(jù)集大部分不是高斯分布。所以本文對(duì)SAX離散化方法進(jìn)行改進(jìn),使其也可以處理非高斯分布的時(shí)間序列。針對(duì)SAX不能保留原始時(shí)間序列關(guān)鍵信息的不足,本文推薦了變化特征離散化方法,它可以處理非高斯分布的時(shí)間序列并保留原始時(shí)間序列的關(guān)鍵信息。最后,本文詳細(xì)闡述了關(guān)聯(lián)規(guī)則提取模塊所用到的時(shí)間特性關(guān)聯(lián)方法。該方法改進(jìn)了傳統(tǒng)的Apriori算法。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的Apriori算法不考慮項(xiàng)的時(shí)間特性,所以需要改進(jìn)候選項(xiàng)的生成算法,支持度的計(jì)算方法和關(guān)聯(lián)規(guī)則生成算法。使得改進(jìn)的時(shí)間特性關(guān)聯(lián)方法不僅可以處理單重時(shí)間序列,還可以處理多重時(shí)間序列。不僅如此,本文使用頻率閾值和支持度閾值來(lái)獲得異常模式。針對(duì)本文數(shù)據(jù)集的周期性特點(diǎn),本文推薦了可以減少關(guān)聯(lián)算法運(yùn)行時(shí)間的關(guān)鍵時(shí)間片段關(guān)聯(lián)方法。
[Abstract]:With the large-scale deployment of different types of sensors such as temperature sensor, pressure sensor and humidity sensor in construction machinery, these sensors produce a large number of multi-dimensional time series data. Through the correlation analysis of the time series data collected by these sensors, it can be used to find out the potential correlation of the working conditions of the components of construction machinery. This potential relationship will provide support for early warning and analysis of engineering machinery system failures. However, because of its high dimension and large amount of data, the traditional Apriori association algorithm can not be used directly. Therefore, based on the actual construction machinery time series data, according to the specific characteristics of construction machinery time series, this paper proposes a method of correlation analysis suitable for multi-dimensional time series in the field of construction machinery. Firstly, the whole framework of multi-dimension time series association analysis system is designed, which is divided into preprocessing module, discretization module and association rule extraction module. The preprocessing module is responsible for data cleaning and normalization, and realizes the normalization of the value range of each time series, and makes each time series conform to Gao Si distribution. In addition, the discretization module represents and discretizes the normalized time series, that is, converting numeric data into character data. In addition, the association rule extraction module extracts the effective association rules from the discrete time series using the improved time characteristic association method. Then, this paper explains the technology used in the discretization module in detail. In this paper, the popular PAA SAX discretization method is evaluated, and it is found that the PAA SAX discretization method has some shortcomings. The PAA SAX representation method will change the result of time series normalization. And the PAA representation method ignores the key information of the original time series. In addition, sax discretization method can only express the size of time series, and the premise of SAX is that the time series conform to Gao Si distribution. However, most of the data sets in this paper are not Gao Si distribution. So the SAX discretization method is improved to deal with the time series of non-Gao Si distribution. In view of the deficiency that SAX can not retain the key information of original time series, this paper recommends a method of discretization of variation features, which can deal with the time series of non- distribution and retain the key information of original time series. Finally, the time characteristic association method used in the module of extracting association rules is described in detail. This method improves the traditional Apriori algorithm. Because the traditional Apriori algorithm does not consider the time characteristic of the item, it is necessary to improve the candidate term generation algorithm, the support degree calculation method and the association rule generation algorithm. The improved time characteristic correlation method can deal not only with single time series, but also with multiple time series. Moreover, the frequency threshold and the support threshold are used to obtain the abnormal pattern. In view of the periodicity of the data set in this paper, we recommend a critical time segment association method which can reduce the running time of the association algorithm.
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：O211.61

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本文編號(hào)：1808833