基于卷積算法的時(shí)間序列部分周期模式挖掘算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)等的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,各行業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)。現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)往往是按照時(shí)間順序排列的,由該類型數(shù)據(jù)構(gòu)成的序列即為時(shí)間序列。重復(fù)出現(xiàn)的周期行為在時(shí)間序列中廣泛存在,時(shí)間序列周期模式挖掘技術(shù)可以從海量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取隱含的知識及模式,充分利用已獲得的大量時(shí)序數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)知識的自動提取,為決策等提供依據(jù)。對其的挖掘仍是一大研究熱點(diǎn),挖掘的目的主要是獲得數(shù)據(jù)中隱含的知識來進(jìn)行決策。
　　 本文主要研究了基于卷積

2、的時(shí)間序列部分周期模式挖掘算法,并將小波變換應(yīng)用到時(shí)間序列部分周期模式挖掘中。本文首先概述了時(shí)間序列分析和周期模式挖掘的進(jìn)展情況。其次介紹了本文的核心理論基礎(chǔ),包括:時(shí)間序列和周期模式的相關(guān)概念、卷積概念、小波變換和時(shí)間序列數(shù)據(jù)的重新描述。其次,文章詳細(xì)介紹了基于卷積的部分周期模式挖掘算法,并通過仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)來驗(yàn)證算法的有效性。再次,借助小波變換的壓縮功能和降低噪聲功能來挖掘時(shí)間序列中隱含的周期。最后總結(jié)本文并展望了未來的研究趨勢

3、。本文工作的主要創(chuàng)新點(diǎn)列舉如下:
　　 提出了基于卷積的時(shí)間序列數(shù)據(jù)的部分周期模式挖掘算法,該算法首先將時(shí)間序列數(shù)據(jù)符號化離散化為符號序列,然后挖掘該符號序列中的周期模式。通過對人工生成的仿真符號序列(該序列隨機(jī)引入了三種噪聲)進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn),分析結(jié)果,我們調(diào)整了算法的輸出來縮短算法的運(yùn)行時(shí)間,并使得輸出的結(jié)果直觀明了。
　　 提出了基于小波變換的時(shí)間序列部分周期模式挖掘算法,借助小波變換的壓縮功能和降低噪聲的功能來挖掘