時間序列數(shù)據(jù)的模式發(fā)現(xiàn)及預(yù)測方法研究.pdf

1、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文時間序列數(shù)據(jù)的模式發(fā)現(xiàn)及預(yù)測方法研究姓名：張海勤申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：計算機應(yīng)用指導(dǎo)教師：蔡慶生2003.5.1中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文時間序列數(shù)據(jù)的模式發(fā)現(xiàn)及預(yù)測方法研究自動抽取出潛在的時序模式，對時間序列的未來事件進行預(yù)測。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下：1提出了新的時間序列特征表示方法一事件序列，基于該表示方法提出和實現(xiàn)了一種改進的多維索引結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的相似模式匹配算法，并通過實驗證明在一定程度上提高了

2、模式查詢的精度：2基于事件序列，提出并實現(xiàn)了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類方法的模式發(fā)現(xiàn)算法。事件序列是一種和時間相關(guān)的序列，需要對傳統(tǒng)的基于事務(wù)數(shù)據(jù)的挖掘方法進行很多改進；3提出和實現(xiàn)了一種新的基于事件特征的預(yù)測模型，定義和分析了事件序列的多尺度性和可預(yù)測性，對時間序列未來事件的發(fā)展趨勢進行預(yù)測。提出了一種改進的基于分形維數(shù)的特征選擇方法，從數(shù)據(jù)集中抽取出最具有代表性的屬性子集。文中我們使用一些經(jīng)典的時間序列數(shù)據(jù)和現(xiàn)實數(shù)據(jù)如股票數(shù)據(jù)，對上述研究結(jié)