【摘要】：近年來,時間序列預測相關的問題在通信、能源、金融、公安等領域的應用不斷涌現(xiàn)和拓展。不同的應用場景對時間序列的處理產(chǎn)生了不同的需求,這些問題用傳統(tǒng)的時間序列研究方法已經(jīng)無法解決。在這些問題中,時間序列的特征提取、分類、聚類、建模和回歸預測問題最受關注。本文從時間序列特征抽取,聚類和時間序列回歸預測的角度討論他們在相關行業(yè)中創(chuàng)新性應用。在電信離網(wǎng)用戶分析的應用中,本文針對眾多用戶的上網(wǎng)時間序列數(shù)據(jù),提出了一種面向用戶行為的時間序列高層提取方法,針對該應用中的后臺多源數(shù)據(jù),使用Group Lasso方法進行特征選擇,提升離網(wǎng)用戶分析的預測準確率。在電信話務預測任務中,本文提取了差分、高斯和時間序列趨勢直方圖等特征,在這些特征的基礎上,通過近鄰分組和聚類分組兩種方法計算不同時間話務量的Ratio值——同一小區(qū)不同時期話務量比值,從而預測話務量時間序列。在國家電網(wǎng)預測江蘇全省用電量的應用中,本文在SARIMA模型的基礎上,對不同粒度的建模性能進行對比,并且提出了SARIMA的創(chuàng)新性使用方法,同時結合氣溫等其他因素,使用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行回歸預測。針對春節(jié)附近的發(fā)電量的特殊模型,提出了春節(jié)發(fā)電量修正方法,最終預測達到了很好的效果。
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;O211.61

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