Online-HHT方法在時間序列數(shù)據(jù)流預測中的應用研究.pdf

1、近年來，在傳感器網(wǎng)絡、系統(tǒng)性能保持等應用領域中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，每天以數(shù)以百萬計甚至沒有上限的速度增長，這樣的數(shù)據(jù)流中蘊含大量信息，可以用來作為智能決策的依據(jù)，如何從這些連續(xù)不斷的非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)流中挖掘有用的信息，正變成我們需要面對的新考驗，這是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法無法解決的問題。
　　 本文重點對時間序列數(shù)據(jù)流預測方法進行了研究。結(jié)合流數(shù)據(jù)挖掘領域中的滑動窗口技術和分析非線性、非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的HHT方法給出了一種時間序列數(shù)據(jù)流預測

2、的新方法Online-HHT，并提出了運用此方法進行預測的通用模型，此模型適合所有應用領域的時間序列數(shù)據(jù)流預測。時間序列數(shù)據(jù)流的連續(xù)性、數(shù)據(jù)量大以及數(shù)據(jù)一次處理等固有的特點是預測方法處理的一個難題。針對數(shù)據(jù)流的連續(xù)性，本文采用滑動窗口技術對原始數(shù)據(jù)流建模，使得應用只關注最近一段時間內(nèi)數(shù)據(jù)的變化，滑動窗口技術在本文用for循環(huán)實現(xiàn)；針對某個時間點對應的滑動窗口中的數(shù)據(jù)，采用HHT方法進行分析，從而進行預測；本文對已有HHT方法采用了并行處