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一、引言自然界以及我们社会生活中的各种事物都在运动、变化和发展着,将它们按时间顺序记录下来,我们就可以得到各种各样的“时间序列”数据。对时间序列进行分析,可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律,对于人们正确认识事物并据此作出科学的决策具有重要的现实意义。 相似文献
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基于事件的时间序列相似性度量方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了在时间序列相似性度量过程中更好地体现用户的需求,提高相似性度量的准确度,提出了基于事件的时间序列相似性度量方法(SMBE)。首先将用户的需求定义为事件,将原始时间序列转化为事件序列;然后,构建了基于事件序列的相似性度量模型(SMBE),SMBE定义了不同事件序列中各元素之间的相似性,并构成相应的相似性矩阵,对相似性矩阵进行搜索得到最优路径的值作为序列之间的相似性度量;最后,提出了基于SMBE的聚类方法。实验表明,在参数设置合理的情况下,能获得接近0.90的聚类精度。 相似文献
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事件序列是一种重要的数据形式。如用户访问的网页就组成了一个序列,如何从这些序列中发现用户的兴趣特点,以便聚类用户。这是网络使用挖掘的重要内容。文章研究了两事件序列的相似性(或距离),对文献[6]提出的序列编辑距离进行了改进,并用一实例进行了说明。 相似文献
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在高端制造企业的运维业务中,配件需求随机发生,且伴随有大量的零需求阶段,同时,对应的配件需求数据量小,且呈现出间歇性和块状分布的特点,导致现有时间序列预测方法难以有效预测配件需求走势。为解决该问题,提出了一种间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法。首先,提出了一种新的间歇相似度指标,通过统计两条序列中“0”元素出现的频次和位置,并结合最大信息系数和平均需求间隔等度量指标,有效评估了序列的趋势信息和波动规律,并实现了对间歇性序列可预测性的量化;其次,基于该指标,构建了一个间歇相似度层次聚类方法来自适应地筛选相似性高、可预测性强的序列,剔除极度稀疏、无法预测的序列;此外,探索利用序列间的结构化信息,并构建多输出支持向量回归(M-SVR)模型,从而实现小样本下的间歇性序列联合预测;最后,分别在两个公开数据集(UCI礼品零售数据集和华为电脑配件数据集)和某大型制造企业实际配件售后数据集上进行实验。实验结果表明,相比多个典型的时间序列预测方法,所提方法可有效挖掘各类间歇性序列的可预测性,提高小样本间歇性序列的预测精度,从而为制造企业配件需求预测提供了一种新的解决方案。 相似文献
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基于灰色理论和灰色神经网络组合预测模型,对水文时间序列进行数据挖掘。对原始序列首先进行了对数-方根变换,使得数据序列满足灰色理论的覆盖条件,采用灰色预测模型GM(1,1),对数据序列进行预测,由于灰色预测属于线性预测,因此将灰色预测模型与神经网络模型相结合,提高了预测精度。以都江堰岷江来水数据为原始数据进行实际预测,实验证明,这种组合模型的预测效果优于传统预测模型。 相似文献
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基于动态时间弯曲的时序数据聚类算法的研究 总被引:14,自引:0,他引:14
时间序列是一类重要的复杂类型数据,时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一。欧几里的距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中,但是这种距离测度对数据没有好的鲁棒性。动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程的一种模式匹配算法。该文提出了基于动态时间弯曲技术的相似搜索算法,通过计算时序数据之间的最短弯曲路径来获得序列的匹配。对综合控制时序数据进行基于不同距离测度的聚类分析对比结果表明该文提出的算法有很高的精度和对振幅差异、噪声和线性漂移有强的鲁棒性,具有良好的应用价值。 相似文献
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针对商业销售的智能分析需求,文章提出了一种基于模糊集合的数据挖掘时间序列模式算法。该算法已得到有效的应用,对企业的经营决策有一定的参考价值。 相似文献
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不同类型的视频具有不同的内容和不同的内容组织结构.目前由于安全防护问题的升温,综合视频监控系统和交通监控系统引起了较多的关注.但是并没有文献对这一类型视频数据的挖掘提出一个较完整的挖掘框架.文中针对监控视频等具有相对固定背景特征视频数据的视频运动挖掘问题,提出了在跟踪视频对象运动的基础上,提取视频对象的运动轨迹,结合时间特性形成时间序列数据,并进一步对视频数据进行相似性查询和聚类挖掘的系统模型. 相似文献
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基于时序数据的延迟关联规则的挖掘 总被引:5,自引:0,他引:5
时序数据是一种常见的数据类型,也是数据挖掘的重要研究内容。采用关联规则挖掘时序数据是较新的研究领域。明确提出挖掘延迟关联规则的模型,根据延迟规则的定义提出两种挖掘方法,并针对两种算法进行了相关的对比分析。 相似文献
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基于TSEOPM的在轨航天器故障预报方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在轨航天器非线性系统的故障预报,提出一种基于时间序列事件征兆模式挖掘的在轨航天器故障预报方法,该方法以在轨航天器遥测数据建立状态监测时间序列,根据事件特征函数利用层次聚类算法挖掘出故障事件征兆模式,然后利用故障事件征兆模式对航天器的状态监测时间序列数据进行分析,判断是否为故障征兆点,从而实现故障预报;实验结果表明,该方法能有效地预测在轨航天器状态监测时间序列数据中的故障事件。 相似文献
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时间序列是随时间次序变化的高维实值数据,广泛存在于医学、金融、监控等领域。因为传统的分类算法在时间序列上的分类效果不佳且不具备可解释性,而shapelet为时间序列中最具辨别性的连续子序列,具有可解释性,所以基于shapelet的时间序列分类已成为时间序列分类研究的热点之一。首先,通过归纳总结,将现有的时间序列shapelet发现算法分为空间搜索发现shapelet和目标函数优化学习shapelet两类,并介绍了shapelet的相关应用;然后,从分类的对象出发,重点阐述了基于shapelet的一元时间序列和多元时间序列的分类算法;最后,指出了基于shapelet的时间序列分类在未来的研究方向。 相似文献
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时间序列模糊关联规则的挖掘 总被引:3,自引:0,他引:3
王炳雪 《计算机工程与应用》2004,40(12):177-179
对于许多复杂系统产生的时间序列,研究序列的局部行为和局部关联特征往往比原来的研究系统全局性模型具有明显的优势。为研究时间序列内部或时间序列间局部形态的关联特征,文章借助模糊集来软化时间序列属性论域的划分边界从而研究时间序列局部形态的模糊关联规则、规则可信度和规则的评价方法。实际算例显示了算法的有效性。 相似文献