本文關(guān)鍵詞：基于相似漲落模式的時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究

  更多相關(guān)文章： 時(shí)間序列 漲落模式 相似變形 相似性度量 分類 預(yù)測(cè) 穩(wěn)定性

【摘要】：時(shí)間序列相似性度量是時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的核心問(wèn)題,然而由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)背后真實(shí)系統(tǒng)的復(fù)雜性,加上觀測(cè)條件的影響,時(shí)間序列會(huì)呈現(xiàn)多種相似性變形,如振幅伸縮、振幅漂移、線性漂移和時(shí)間軸彎曲等。目前的大部分時(shí)間序列相似性度量方法對(duì)上述時(shí)間序列相似性形變的識(shí)別是有限的,造成了時(shí)間序列相似性挖掘不充分的問(wèn)題。時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域,傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型通過(guò)建立時(shí)間序列的分析模型進(jìn)行回歸預(yù)測(cè),忽略了時(shí)間序列之間的聯(lián)系和序列自身的物理含義。海量時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特征參數(shù)是不斷變化的,具有非平穩(wěn)性的特點(diǎn),預(yù)測(cè)模型需要不斷的更新才能維持一定的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。以上兩點(diǎn)造成了時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)模型在實(shí)際應(yīng)用時(shí)預(yù)測(cè)穩(wěn)定性差的問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,本文主要研究工作如下：(1)提出漲落模式(FP)的概念,以漲落模式保存原序列的趨勢(shì)變化信息,利用最長(zhǎng)公共子序列算法計(jì)算漲落模式的相似度,實(shí)現(xiàn)振幅伸縮、振幅漂移、線性漂移和時(shí)間軸彎曲等相似性變形的有效識(shí)別。設(shè)置仿真數(shù)據(jù)集檢驗(yàn)FP相似性度量算法的相似性變形容忍性能,驗(yàn)證了FP相似性度量算法在識(shí)別各類單一相似性變形時(shí)均具有非常好的性能。同時(shí)在真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),依據(jù)分類準(zhǔn)確性對(duì)算法魯棒性進(jìn)行評(píng)估,驗(yàn)證了本文提出的基于漲落模式的相似性度量算法在識(shí)別復(fù)雜混合相似性形變上的識(shí)別性能。(2)提出基于相似漲落模式的時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法。引入滑動(dòng)時(shí)間窗口,對(duì)不等長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,將長(zhǎng)序列的相似性度量轉(zhuǎn)化為序列片段的相似性度量。通過(guò)挖掘海量時(shí)間序列數(shù)據(jù)中與預(yù)測(cè)目標(biāo)最近參考模式相似的類比模式,利用等比縮放方法合成預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)以農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)為目標(biāo),選取多個(gè)農(nóng)產(chǎn)品分別進(jìn)行預(yù)測(cè),設(shè)置預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和預(yù)測(cè)誤差均方差為評(píng)估指標(biāo),與ARMA模型和二次指數(shù)平滑模型進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了本文提出的基于相似漲落模式的時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)間序列 漲落模式 相似變形 相似性度量 分類 預(yù)測(cè) 穩(wěn)定性
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O211.61;TP311.13
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 研究背景與意義14-17
• 1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘與時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘背景14-15
• 1.1.2 時(shí)間序列相似性研究背景及意義15-16
• 1.1.3 時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究背景及意義16-17
• 1.1.4 課題來(lái)源17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.2.1 時(shí)間序列相似性研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.2 時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)現(xiàn)狀及面臨的問(wèn)題19-20
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容20
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)20-21
• 1.6 本章小結(jié)21-22
• 第二章 時(shí)間序列相似性度量算法研究22-32
• 2.1 相關(guān)定義22-23
• 2.2 時(shí)間序列相似性變形23-26
• 2.3 相似性度量方法研究26-31
• 2.3.1 明氏距離27
• 2.3.2 動(dòng)態(tài)彎曲距離27-28
• 2.3.3 編輯距離28-29
• 2.3.4 特征距離29-30
• 2.3.5 其他距離30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于漲落模式的時(shí)間序列相似性度量算法32-45
• 3.1 引言32-33
• 3.2 時(shí)間序列模式33-34
• 3.3 漲落模式34-35
• 3.4 基于漲落模式的時(shí)間序列相似性度量算法35-37
• 3.4.1 漲落模式的生成36
• 3.4.2 漲落模式相似性度量36-37
• 3.5 實(shí)驗(yàn)及分析37-44
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述37-38
• 3.5.2 仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)38-42
• 3.5.3 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)42-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于相似漲落模式的時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法45-57
• 4.1 引言45-46
• 4.2 基于時(shí)間的滑動(dòng)窗口46-47
• 4.3 類比合成預(yù)測(cè)算法47
• 4.4 基于相似漲落模式的時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法47-50
• 4.4.1 參考序列漲落模式與類比序列漲落模式生成48-49
• 4.4.2 類比序列合成預(yù)測(cè)49-50
• 4.5 實(shí)驗(yàn)及分析50-56
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述50-51
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)51
• 4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析51-56
• 4.6 本章小結(jié)56-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-58
• 5.1 總結(jié)57
• 5.2 展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況62-63

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