基于OnlinE-VAR的時間序列數(shù)據(jù)流預(yù)測.pdf

1、最近幾年，在傳感器領(lǐng)域、電子信息領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)量每天以很大的規(guī)模增長，其中科學(xué)界可以從這些大規(guī)模的數(shù)據(jù)量中提取很多有用的信息，并用這些信息智能決策很多問題。怎樣從獲得的源源不斷的非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)流中發(fā)現(xiàn)有價值的內(nèi)容，這是科學(xué)界人員應(yīng)該孜孜不倦的探索，不斷找尋的新取向。
　　本文特別針對時間序列數(shù)據(jù)流預(yù)測方法進行了探索?；诨瑒哟翱诩夹g(shù)和研究非線性、非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的EMD方法，Online-VAR方法應(yīng)運而生?？偨Y(jié)出采納這種方法預(yù)測時間序列數(shù)

2、據(jù)流的通用模型，針對各種應(yīng)用領(lǐng)域的時間序列數(shù)據(jù)流預(yù)測，該模型均提供了相應(yīng)的解決方案。怎么樣把連續(xù)大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一次性處理的固定數(shù)據(jù)是時間序列數(shù)據(jù)流預(yù)測的關(guān)鍵問題。就數(shù)據(jù)流的連續(xù)性問題，本文應(yīng)用滑動窗口技術(shù)建模原始數(shù)據(jù)流，這樣在應(yīng)用程序中僅聚焦滑動窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的變化，本文采用for循環(huán)實現(xiàn)滑動窗口技術(shù);抓取某個時間段產(chǎn)生的滑動窗口中的數(shù)據(jù)，利用VAR方法進行數(shù)據(jù)分析，達到預(yù)測目的。本文使用了EMD方法，并且采用并行處理的思想，即當(dāng)滑動窗口

3、中有過量的數(shù)據(jù)時，那就需要把這些數(shù)據(jù)進行分段再處理。具體方法是應(yīng)用EMD分解每段數(shù)據(jù)，把得到每段數(shù)據(jù)的IMF分量合在一起，并且將剩余部分也合在一起，分別形成聯(lián)合IMF和聯(lián)合剩余信號。然后EMD分解聯(lián)合IMF，把這回分解得到的剩余信號加到聯(lián)合剩余信號內(nèi)，把聯(lián)合剩余信號當(dāng)作新的信號繼續(xù)進行以上的過程，直到最終獲得的聯(lián)合剩余信號不能再進行EMD分解為止，以此大大加快了算法處理的效率。Online-VAR方法分解的準(zhǔn)確性更強，速度更快，并且能夠