時間序列挖掘與預測研究.pdf

1、隨著計算機軟、硬件的進步，人們利用信息技術產(chǎn)生和搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高。數(shù)以千萬計的數(shù)據(jù)庫被用于商業(yè)管理、政府辦公、科學研究和工程開發(fā)等方面，收集工具的進步使我們擁有了海量的數(shù)據(jù)。面對這些數(shù)據(jù)，急需一些新的工具和技術，解決由此帶來的“數(shù)據(jù)豐富，信息貧乏”的問題，數(shù)據(jù)挖掘技術應用而生。 作為數(shù)據(jù)挖掘的重要研究課題之一，時間序列的挖掘與預測近幾年發(fā)展迅速。由于數(shù)據(jù)描述的特殊性，如何把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術應用于時間序列的挖掘與預測中為

2、國內(nèi)外學者廣泛關注。 本文在綜述國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘研究發(fā)展概況后，對時間序列的表達、相似性搜索、建模及預測等幾個問題進行研究分析，在時間序列的分段線性化表示和相似性度量準則以及時間序列的建模與預測方面取得了一些成果，主要的研究內(nèi)容和研究成果如下：1.對時間序列的分段線性化表示進行了研究，采用新的分段線性化表示方法建立了序列相似性度量準則，彌補了以往度量準則對時間軸上伸縮的變化敏感的問題。并對分段線性化表示的挖掘算法進行了探討。