隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的迅速發(fā)展,數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長,這些數(shù)據(jù)大多以時間序列形式存在,所以面向時間序列數(shù)據(jù)的挖掘技術與方法受到了廣泛的重視。由于時間序列數(shù)據(jù)存在海量性、高維性、噪聲大等特點,直接使用傳統(tǒng)聚類方法很難準確地將對其進行劃分。而基于u-shapelets的時間序列聚類方法使用局部有辨識度的特征以區(qū)別時間序列間的差異,該方法不僅避免了噪聲對聚類帶來的影響,還有助于提高傳統(tǒng)聚類方法對時間序列數(shù)據(jù)進行聚類的精度和效率。為此,本文分析了基于u-shapelets時間序列聚類方法及其局限性,同時針對準確度低、時間復雜度高、數(shù)據(jù)類型多樣三個方面進行改進,并將改進方法應用到我國362個城市空氣質量等級進行劃分中,用以尋找污染嚴重區(qū)域。本文的主要工作可以歸納如下:（1）針對單特征時間序列聚類分析,提出了基于DTW的u-shapelets單特征聚類方法。首先,該方法隨機選取全部子序列的1%作為候選集,解決了提取最佳u-shapelets集合時間消耗大的問題;其次,計算子序列間的質量評估時,選用DTW距離計算改進分離度的計算,提高選取最佳u-shapelets集合的質量,基于最佳u-shapelets集合進... 

【文章來源】：大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２兩個時間序列局部形狀差異??Ｆｉｇ．?１．２?Ｌｏｃａｌ?ｓｈａｐｅ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ｔｗｏ?ｔｉｍｅ?ｓｅｒｉｅｓ??關于時間序列分析一直是理論研宄的熱門話題

?大連海事大學碩士學位論文???Ｊｉ??—????研萌ｉｓ莒義囯內冊麵?１３１作??相觸歐?辦??時間解纖及綱亡??特征?相Ｗ性度３１?聚類方；去??基于Ｕ＊ｐｅ剛聊腦?Ｏ??酬ｌｉ挪１％作為麵?????？?—？?ＤＴＷ－ｕ－ｓｈａｐｅｌｅｔｓＣｌｕｓ?一????１?基于０１奴距商的分商度Ｓ????ｕ－ｓｈａｐｅｌｅｔｓｌ???＊?▲現(xiàn)有方法峨分??取方法?■???｜?？?枬????Ｐ＿??￣?—?ＰＣＡ－ｐｕ－ｓｈａｐｅｌｅｔｓＭＴＳＣ?一??Ｐｅａｒｓｏｎ相綠數(shù)????時ｉａｌ）？ｐ＾Ｓｎ＾析中輕?Ｖ????ＰＭ２?Ｓ、ＰＭ１０，?Ｓ０２，?ＣＯ，?Ｎ０２，?０３使用??ＤＴＷ．ｕ－ｓｈａｐｅｌｅｔｓＣｋｊｓ?方紛?８Ｊ?分析??染激ｉ準ｆ！??？??＾?、聚類結鞋可??麵示???Ｉ?５啼５?飯?ＳｌＰＣＡ－ｐｕ－ｓｈａｐｅｌｅｔｓＭＴＳＣ?方趣體分桁?｜＿＿＿??，＇；Ｓ｜－；－．?＾Ｖ７??致總結?鴨賽望??圖１．３論文組織結構圖??Ｆｉｇ．?１．３?Ｔｈｅｓｉｓ?ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ?ｃｈａｒｔ??９??

度，提升時間序列計算速度，盡可能的節(jié)省計??算成本Ｍ。本節(jié)是對時間序列以及時間序列特征方法進行介紹。??２．１．１時間序列??數(shù)據(jù)挖掘是近年來發(fā)展迅速的一門交叉學科，它涉及了統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、神經(jīng)網(wǎng)絡、??機器學習等熱門領域的理論研究，需要對以往的大量數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析，從中得到未??知的、隱含的、有價值的信息。時間序列是按照時間順序得到的一系列連續(xù)數(shù)據(jù)值的集??合，是一種重要又常見的數(shù)據(jù)類型，在經(jīng)濟、醫(yī)療、商業(yè)、科技等領域都普遍存在。時??間序列通常有曲線表現(xiàn)形式和序列表現(xiàn)形式，如圖２．１所示。以下將對時間序列的數(shù)學??定義［４；進行介紹。??３????２．５?＿??２??１．５??１?二??＾???０－５??０????????０?５０?１?００?１?５０?２０Ｃ???ｓｊｆＢ］ｒ＾ｉ３?－?ＢｆＷ序列３??圖２．?１時間序列曲線??Ｆｉｇ?．２．１?Ｔｉｍｅ?ｓｅｒｉｅｓ?ｃｕｒｖｅ??１０??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于最佳u-shapelets的時間序列聚類算法[J]. 余思琴,閆秋艷,閆欣鳴.  計算機應用. 2017(08)
[2]環(huán)境污染、經(jīng)濟增長與醫(yī)療衛(wèi)生服務對公共健康的影響分析——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的研究[J]. 曲衛(wèi)華,顏志軍.  中國管理科學. 2015(07)
[3]基于BIRCH算法的模糊集數(shù)據(jù)庫挖掘算法[J]. 張蓉,鐘艷.  科技通報. 2014(04)
[4]基于灰色聚類方法的城市空氣質量分析[J]. 夏亞榮.  西安文理學院學報(自然科學版). 2013(04)
[5]數(shù)據(jù)挖掘中適用于分類的時序數(shù)據(jù)特征提取方法[J]. 林珠,邢延.  計算機系統(tǒng)應用. 2012(10)
[6]廈門市能源消費對環(huán)境及公共健康影響研究[J]. 周健,崔勝輝,林劍藝,李飛.  環(huán)境科學學報. 2011(09)
[7]我國113個城市大氣顆粒物污染的健康經(jīng)濟學評價[J]. 陳仁杰,陳秉衡,闞海東.  中國環(huán)境科學. 2010(03)
[8]基于序列重要點的時間序列分割[J]. 周大鐲,李敏強.  計算機工程. 2008(23)
[9]數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法綜述[J]. 賀玲,吳玲達,蔡益朝.  計算機應用研究. 2007(01)
[10]上海市大氣氣態(tài)污染物與居民每日死亡關系的時間序列研究[J]. 宋桂香,江莉莉,陳國海,陳秉衡,張?zhí)N暉,趙耐青,蔣頌輝,闞海東.  環(huán)境與健康雜志. 2006(05)

碩士論文
[1]時間序列聚類中U-shapelets提取方法的研究[D]. 孟慶紅.華東師范大學 2018
[2]時間序列的特征表示與聚類方法研究[D]. 熊英志.重慶大學 2016
[3]基于密度的層次聚類算法研究[D]. 張文開.中國科學技術大學 2015



本文編號：3261021