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根据车站的人流密度数据,利用ARIMA模型进行了预测,将非平稳的时间序列进行差分,得到平稳化的时间序列,通过Durbin-Watson检验测试数据的稳定性并观察ARIMA模型的残差平均值和方差以及连续残差的自相关性。通过将数据按照比例分为训练集和数据集来对模型进行评估,得到模型的评估得分。为了进一步提高车站人流密度的预测精度,建立基于k-means聚类的ARIMA组合预测模型,通过k-means聚类算法将问题一中得到的主要影响因素的数据集进行聚类,观察每一类数据的组内特点,对每一类数据重新利用ARIMA模型进行预测,然后计算出组合模型的评估得分。 相似文献
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社交网络上用户发布的在线内容非常不稳定,用户对每个事件的关注度也随时变化。虽然每个事件的关注程度各不相同,但某些具有共同特征的事件会呈现出相似的流量模式,本文旨在根据社交网络事件的流量时间序列对事件进行聚类,找到事件的共性特征。首先,利用皮尔逊相关系数来确定各事件的主题标签;然后,利用各事件的主题标签获得每隔固定时间有关该事件的推文总量,即该事件的流量时间序列;最后,利用K-SC(K-Spectral Centroid)聚类算法对事件的流量时间序列进行聚类,并分析聚类结果中每一类事件的共性特征。利用推特上2020东京奥运会期间场地自行车比赛事件的推文数据,验证了本文方法对基于流量时间序列的社交网络事件进行聚类分析的有效性。 相似文献
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聚类分析是时间数据序列分析的一种常用手段,现有的聚类算法通常从相似性度量方面进行改进.实际的时间序列数据往往具有一定的周期性和连续性,现有的算法往往忽略时间序列数据周期性和连续性特点对聚类算法的影响.对此问题进行了研究,尝试采用延拓的方法来解决该问题,从而改善聚类的效果.初步的实验结果表明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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正则化训练的神经网络与粗集理论相结合的股票时间序列数据挖掘技术 总被引:1,自引:0,他引:1
论文提出将正则化神经网络与粗集理论相结合应用于股票时间序列数据库的数据挖掘.首先对时间序列数据库进行预处理,除去高频干扰信号,然后将股票时间序列数据按照收盘价的变化趋势分割成一系列静态模式,每种模式代表股票价格的一种行为趋势(上涨或下跌),把决定各种模式的相关属性组成一系列信息,形成一个适用于粗集方法的信息表.然后使用正则神经网络对信息表进行学习,用粗集理论从正则神经网络所存储的知识中抽取规则,得到的规则可以用于预测时间序列在未来的行为。该方法融合了正则神经网络优良的泛化性能和粗集理论的规则生成能力,实验表明,该方法预测效果比较准确。 相似文献
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为了提高关键帧提取的准确率,改善视频摘要的质量,提出了一种HEVC压缩域的视频摘要关键帧提取方法。首先,对视频序列进行编解码,在解码中统计HEVC帧内编码PU块的亮度预测模式数目。然后,特征提取是利用统计得到的模式数目构建成模式特征向量,并将其作为视频帧的纹理特征用于关键帧的提取。最后,利用融合迭代自组织数据分析算法(ISODATA)的自适应聚类算法对模式特征向量进行聚类,在聚类结果中选取每个类内中间向量对应的帧作为候选关键帧,并通过相似度对候选关键帧进行再次筛选,剔除冗余帧,得到最终的关键帧。实验结果表明,在Open Video Project数据集上进行的大量实验验证,该方法提取关键帧的精度为79.9%、召回率达到93.6%、F-score为86.2%,有效地改善了视频摘要的质量。 相似文献
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针对LSTM模型对季节性时间序列中的周期、趋势性变化不敏感的特点,提出将SARIMA模型与LSTM模型进行组合,以提高模型预测精度.该方法首先构建了以关键影响因素为非线性输入层和历史数据为线性输入层的多对一 LSTM模型,将经过GRA法筛选的关键影响因素及历史数据输入到该模型中得到初步预测结果,使用SARIMA模型依据历史数据对季节性时间序列进行预测,提取预测结果中单位节点的比例序列,以实现对时间序列中周期、趋势信息的抽取,最后根据SA-RIMA模型中提取的单位节点比例,对LSTM得到的初步预测结果进行修正,得到最终预测结果.实验选取某市民航春运客流量数据对组合模型精度进行验证,通过与支持向量机、GRA法、GRA-LSTM模型、SARIMA模型4种单模型进行比较,验证了组合模型对于季节性时间序列预测的优越性. 相似文献
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考虑到单一变量描述系统信息的局限性,利用多源混沌监测时间序列来评价和预测冲击危险性,提高冲击地压预测精度。由于冲击地压监测时间序列具有混沌特性,经重构得到的状态向量能更好反映开采过程中煤岩体结构变化,本文以此作为预测模型的输入变量。考虑到状态向量的特征间存在冗余性和互补性,提出了基于特征聚类的随机子空间集成学习算法,并详细说明了该算法中特征聚类、特征子集的形成、个体学习器的训练等环节的实现。最后以25110工作面地压监控数据为例进行了验证。结果表明相对于使用单一监测变量作为输入的预测方法,本文方法精度明显提高。 相似文献
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一种新型复杂时间序列实时预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂时间序列难以使用单一预测方法进行有效预测的问题,本文提出一种新型多分辨率增量预测模型.该模型首先使用经验模式分解方法对复杂时间序列分解,然后对各分量分别进行增量核空间独立向量组合预测建模,最后对各个分量预测结果等权求和集成为综合预测结果.该预测模型可以实现对复杂时间序列的快速实时预测,实验结果显示该模型在复杂时间序列预测上有良好的性能. 相似文献
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针对半球谐振陀螺仪的输出可能不符合时间序列分析的平稳性要求的问题,提出了一种基于经验模态分解的改进时间序列灰色预测方法,该方法将经验模态分解、时间序列建模和灰色预测结合起来。首先利用经验模态分解对陀螺仪的输出原始信号进行预处理,分解得到原始信号中包含的随机项和趋势项,然后对这些信号进行平稳性检验,根据检验结果选择时间序列分析和灰色预测对这些数据分别进行建模预测,最后将预测结果进行重构得到最终的预测值。仿真实验结果表明,该方法的预测效果比单独使用时间序列分析进行建模预测的效果要好。 相似文献
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论文针对已有高阶模糊时间序列模型在预测精度和预测范围上的限制,结合直觉模糊集理论,提出一种启发式变阶直觉模糊时间序列预测模型。模型首先应用直接模糊聚类算法对论域进行非等分划分;然后,针对直觉模糊时间序列的数据特性,改进现有直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的建立方法;最后,采用阶数随序列实时变化的高阶预测规则进行预测,并将历史数据发展趋势的启发知识引入解模糊过程,使模型的预测范围得到扩展。在Alabama大学入学人数和北京市日均气温两组数据集上分别与典型方法进行对比实验,结果表明该模型有效克服了传统模型的缺点,拥有较高的预测精度,证明了模型的有效性和优越性。 相似文献
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针对现有直觉模糊时间序列模型中直觉模糊关系组和确定性转换规则过度依赖训练数据规模的问题,提出一种基于动态时间弯曲(DTW, dynamic time warping)距离的长期直觉模糊时间序列预测模型。通过直觉模糊C均值(IFCM, intuitionistic fuzzy C mean)聚类构建直觉模糊时间序列片段库,动态更新和维护规则库,减少系统复杂度。提出基于DTW距离的直觉模糊时间序列片段相似度计算方法,有效解决不等长时间序列片段匹配问题。通过对合成数据以及包含不同时间序列模式的气温数据的实验,与其他相关模型比较,说明该模型对于不同时间序列趋势变化模式中均具有较高的预测能力,克服传统模型提高模型只能满足单一模式时间序列预测,提高模型的泛化性能。 相似文献
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基于特征事务元素的用户事务聚类方法研究 总被引:4,自引:2,他引:2
针对现有用户访问事务聚类算法复杂度较高的问题,文章提出了一种新的用户事务聚类算法。首先对用户事务中访问过的页面浏览次数和时间进行综合统计,并定义了函数,将其映射为页面访问时间属性值;其次通过抽取事务的特征事务元素集,建立新的聚类对象集事务,实现对原有事务的降维。最后给出计算事务相似度的方法.并得到一个模糊相似度矩阵以实现事务聚类。该算法具有较高的准确性,计算复杂度低,扩展性好,可以广泛地应用于电子商务领域。 相似文献