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文檔簡介
1、隨著Internet和信息化的到來,海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生不可避免,人們面臨著被數(shù)據(jù)淹沒而知識匱乏的現(xiàn)狀,而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法由于效率低下已經(jīng)不能適應(yīng)目前這種狀況,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是在這種大背景下產(chǎn)生和發(fā)展起來的,截止目前,數(shù)據(jù)挖掘已廣泛應(yīng)用于商業(yè)活動和軍事等領(lǐng)域。 時間序列數(shù)據(jù)建模是一種根據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)揭示系統(tǒng)動態(tài)結(jié)構(gòu)和規(guī)律的方法,其基本思想是根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)有限長度的運行記錄(觀察數(shù)據(jù)),建立能夠比較精確地反映序列中所包含的動態(tài)依存關(guān)系的數(shù)學(xué)模
2、型,并借以對系統(tǒng)的未來進(jìn)行預(yù)測。 本文的主要研究方向是時間序列數(shù)據(jù)建模及其在煤礦瓦斯預(yù)測中的應(yīng)用研究,文中就時間序列數(shù)據(jù)建模的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、時間序列分析、形式化表示和時間序列的建模等進(jìn)行了詳細(xì)的論述,在分析了煤礦瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)的特點和多種模型的特征基礎(chǔ)上,提出了本文所適用的數(shù)據(jù)模型為ARMA,同時,對特定的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)建模,并對結(jié)果進(jìn)行了分析和驗證。具體內(nèi)容包括如下方面: 首先,本文在研究了大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對時間序列
3、數(shù)據(jù)分析與建模及其在煤礦瓦斯預(yù)測中的應(yīng)用,以及它們的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述,并對時間序列數(shù)據(jù)的特點、時間序列分析研究的問題,以及相關(guān)的技術(shù)進(jìn)行了分析。 其次,從時間序列的統(tǒng)計學(xué)特征、時間序列平穩(wěn)性、時間序列的統(tǒng)計學(xué)模型以及時間序列數(shù)據(jù)的形式化表示等方面進(jìn)行了詳細(xì)的敘述。在分析了自回歸模型、移動平均模型、白回歸移動平均模型和自回歸積分移動平均模型等模型后,結(jié)合煤礦瓦斯數(shù)據(jù)的特點,本文確定應(yīng)使用自回歸移動平均模型作為煤礦瓦斯檢測的
4、數(shù)據(jù)模型。最后,本文依據(jù)自回歸移動平均模型的建模方法,對給定的數(shù)據(jù)進(jìn)行了建模和模型驗證。時間序列建模是指結(jié)合具體的背景知識,考慮時間序列的非平穩(wěn)性,依據(jù)變量自身的變化規(guī)律,利用外推機(jī)制描述時間序列的變化。對于時間序列數(shù)據(jù)挖掘的整個過程,本文采用如下的步驟:動態(tài)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、模型形式的選擇和識別、模型參數(shù)的初步估計、模型參數(shù)的精估計,并對結(jié)果模型進(jìn)行了檢驗和分析。 自然界存在大量的時間序列數(shù)據(jù),所以對時間序列的研究有著重要的現(xiàn)實意
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