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针对模式匹配的准确性和灵活性问题,提出了一种基于弱通配符的匹配算法,以快速定位重要的时间点,辅助用户决策。首先通过数据预处理得到编码字符串序列,然后定义具有特殊语义的弱通配符及区间长度,最后设计一种高效的模式匹配算法。在时序分析中,模式反映了数据的变化趋势,预示着事件的发生。传统的精确匹配受噪声的影响比较大,匹配的灵活性低。通过添加弱通配符可以兼顾匹配过程的灵活性和准确性。油田产量与股票交易数据实验表明,所提方法较精确匹配而言,能够更有效地找到符合用户要求的模式。 相似文献
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抽油井生产系统效率是抽油系统的重要工况指标。系统效率预测是指通过对历史数据的分析和研究,找出系统效率内部变化规律及影响因素之间的关联,然后对系统效率做出预测。以前,油田多采用机理模型实现系统效率预测,但因抽油井系统效率的不确定性、复杂性和时间性的特点,预测效果并不理想。因此本文建立时序分析中的差分自回归移动平均模型对华北油田抽油井生产数据进行了拟合及抽油机井生产系统效率预测。此数据模型着重强调了相邻时间点的抽油井系统效率的相关性。实验结果表明持续更新最新数据点的ARIMA模型能够及时纠正预测方向,大幅提高抽油井生产系统效率预测的准确度。 相似文献
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