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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人們搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高,為了解決由此帶來的“數(shù)據(jù)豐富,信息貧乏”的問題,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。作為數(shù)據(jù)挖掘的重要研究課題之一,時(shí)間序列的挖掘與預(yù)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(shù)應(yīng)用于時(shí)間序列的挖掘與預(yù)測中更加受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。
本文在國內(nèi)外時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘最新研究的基礎(chǔ)上,對時(shí)間序列的表示和度量、時(shí)間序列分析、時(shí)間序列的分段、相似性搜索等方面進(jìn)行了研究,提出
2、了時(shí)間序列分段的改進(jìn)算法和時(shí)間序列相似性搜索的改進(jìn)算法,并把時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到股票趨勢預(yù)測分析中。
本文完成的工作有:
①分析了時(shí)間序列分析技術(shù)的方法和特點(diǎn),剖析了如何選擇時(shí)間序列模型。研究了時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。
?、诜治隽藭r(shí)間序列的變換和表示,并且對這些方法進(jìn)行了綜合比較。剖析了時(shí)間序列的相似性度量及其特點(diǎn)。研究了時(shí)間序列的分段線性化表示,對分段算法進(jìn)行了分析。結(jié)合滑動(dòng)窗口算法和聚類分析,提出了一種
3、基于聚類的誤差修正滑動(dòng)分段算法,提高了分段的精確性。采用金融數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并對結(jié)果進(jìn)行效果分析。
③研究時(shí)間序列的相似性搜索問題,分析了時(shí)間序列數(shù)據(jù)的相關(guān)索引技術(shù)及其特點(diǎn)。在基于重要點(diǎn)分段的基礎(chǔ)上,剖析了時(shí)間序列的KL表示法。針對金融數(shù)據(jù)的特殊性,提出了結(jié)合利用移動(dòng)均值索引時(shí)間序列的相似性搜索方法,用來解決子序列匹配中的“e-查詢”問題,該方法可以比較快速淘汰大部分不符合條件的候選對象,大大縮小了搜索的范圍,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該
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