【摘要】：時間序列分類及預(yù)測是時間序列分析的重要組成部分,通過對大量的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,能夠預(yù)測出數(shù)據(jù)在未來的發(fā)展趨勢,以便對將要發(fā)生的事件進(jìn)行控制。本文對時間序列分析中的時間序列模式分類、多步交通流預(yù)測和時間序列早期分類三個問題進(jìn)行了研究并分別提出了改進(jìn)算法,將改進(jìn)的算法應(yīng)用到隧道煙霧濃超標(biāo)模式識別中。針對在時間序列模式分類中數(shù)據(jù)存在失真和受噪聲影響等問題,提出了一種基于多視圖典型相關(guān)分析改進(jìn)的時間序列模式分類算法。首先利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)給每個類別定義一個模板序列,再利用動態(tài)時間彎曲算法計算出每個時間序列和每個模板序列之間的動態(tài)時間彎曲路徑作為該序列的動態(tài)時間彎曲特征,接著提取原序列的一維時間方向梯度直方圖特征,最后將這兩個特征作為原始時間序列的兩個視圖,通過多視圖典型相關(guān)分析方法將該序列的兩個特征進(jìn)行融合,將融合后的特征再進(jìn)行分類。并且將該算法應(yīng)用到隧道煙霧濃度超標(biāo)模式識別中,實驗結(jié)果表明基于多視圖典型相關(guān)分析改進(jìn)的時間序列分類算法比基于單個特征的時間序列分類算法有更好的分類效果。鑒于交通流序列流具有強(qiáng)周期性和波動性等特性,提出了一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解改進(jìn)的多步交通流預(yù)測算法。在該算法中,先將不同周期相同時刻的數(shù)據(jù)組成縱向預(yù)測序列并對縱向數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,求出其波動部分和每個周期對應(yīng)時刻的基交通流量,然后對波動部分進(jìn)行預(yù)測并將其預(yù)測結(jié)果加上其對應(yīng)時刻的基交通流量作為縱向預(yù)測結(jié)果。最后將縱向預(yù)測結(jié)果和基于直接策略的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求和作為最終的預(yù)測結(jié)果。接著,使用VanetMobiSim仿真軟件構(gòu)造了城市道路交通流仿真系統(tǒng)的宏觀移動模型和微觀移動模型,然后對城市道路交通流進(jìn)行仿真并提取出其交通流時間序列。實驗結(jié)果表明基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解改進(jìn)的多步交通流預(yù)測算法具有更好的預(yù)測精度。針對時間序列早期分類問題,利用K近鄰算法思想改進(jìn)了現(xiàn)有的基于代價損失的早期時間序列分類算法。該算法在一個專門優(yōu)化分類正確率和延遲決策損失的框架下,首先在訓(xùn)練過程中計算出每個訓(xùn)練時間序列在每個時間點的代價損失,在測試過程中利用K近鄰算法得到測試時間序列在訓(xùn)練集中的K個最近鄰,再利用K個近鄰的未來代價損失值估算出待測樣本的未來損失從而得到其最優(yōu)分類時刻并對其進(jìn)行分類,實驗結(jié)果表明基于KNN改進(jìn)的代價損失的早期時間序列分類算法具有更好的分類結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O211.61
【圖文】：

w 圖2.1 支持向量機(jī)分類示意圖最大間隔”的劃分超平面，也就是要找到能滿足最大，即得到式（2-5）的優(yōu)化問題（2-1）超平面的方向；b表示位超平面可被法向量w和位（2-2）若 1iy ，則有（2-3）3）的等號成立，最優(yōu)劃分超平面的距離（2-4）也就是要找到能滿足式（2-3）中約

yw 。圖3.1 圖片的多視圖表示3.2 動態(tài)時間規(guī)整算法動態(tài)時間規(guī)整算法非常巧妙的利用了動態(tài)規(guī)劃的思想，通過動態(tài)的規(guī)整來對齊時間軸，使得各個數(shù)據(jù)點有著最好的對齊方式。該算法主要集中于時間序列的形狀，剔除了因時間軸不對齊帶來的誤差，從而可得到更小的距離值，如圖 3.2 中兩個存在失真的隧道煙霧濃度時間序列，利用 DTW 算法計算其距離得到的距離值很小。DTW在計算給定的兩個時間序列的距離時，兩者的匹配關(guān)系常常不是一一對應(yīng)的，而是為了匹配形狀特征對時間軸進(jìn)行了規(guī)整。

長度為 6 和模板序列 p 長度為 4 利用 DTW 算法計算得到的 DTW 路徑如圖中藍(lán)線所示）。圖3.3 利用 DTW 算法計算兩序列 DTW 路徑示意圖已知類別模板序列 1 2, ,...,nP p p p和子時間序列 1 2, ,...,mX x x x，利用 DTW算法可以計算出模板序列 P 和子序列 X 之間從 g 1 ,1 到g n ,m 的一條 DTW 路徑，將該路徑上的每一個點的 d i ,j 值組成的序列 1 2, ,..., , max

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 楊一鳴;潘嶸;潘嘉林;楊強(qiáng);李磊;;時間序列分類問題的算法比較[J];計算機(jī)學(xué)報;2007年08期

本文編號：2803290