2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、期貨時(shí)間序列數(shù)據(jù)是按照時(shí)間順序觀察收集得到的買(mǎi)賣(mài)期貨合約的價(jià)格數(shù)據(jù),例如開(kāi)盤(pán)價(jià),收盤(pán)價(jià),最高價(jià)等。期貨時(shí)間序列的本質(zhì)包括:大數(shù)據(jù)量,高維度、波動(dòng)性小、不斷更新。為了有效地挖掘歷史期貨時(shí)間序列中的隱含知識(shí),學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界使用了各種技術(shù)來(lái)降低期貨時(shí)間序列的復(fù)雜性,一種常用的方法是把期貨時(shí)間序列轉(zhuǎn)換成另一種容易理解的基于可視化重要點(diǎn)表述方法。同時(shí),為了有助于克服期貨時(shí)間序列數(shù)據(jù)的維數(shù)災(zāi)難,在表述方法基礎(chǔ)上還需要提出一種相應(yīng)的索引結(jié)構(gòu)。本文針對(duì)

2、如何表達(dá)期貨時(shí)間序列的特征模式并能有效地完成給定特征模式的模型識(shí)別,研究了期貨時(shí)間序列特征識(shí)別和索引方法,及期貨時(shí)間序列的趨勢(shì)模式識(shí)別應(yīng)用。本文的主要研究工作和成果如下:
  (1)提出了基于Zigzag感知重要點(diǎn)的ZPIP(Zigzag based Perceptually Important Points)重要點(diǎn)識(shí)別法。該方法是基于傳統(tǒng)的PIP(Perceptually Important Points)方法,并通過(guò)局部最大法

3、和狀態(tài)平衡法對(duì)局部重要點(diǎn)進(jìn)行逐步優(yōu)化,使其更能有效的識(shí)別期貨時(shí)間序列重要點(diǎn)。
  (2)提出了基于二叉搜索樹(shù)的FIS(Feature Index Structure)特征索引機(jī)制,以解決實(shí)時(shí)獲得滿(mǎn)足某種特征的期貨時(shí)間序列的“慢”的問(wèn)題。此方法基于二叉搜索樹(shù),為了更適合在線(xiàn)識(shí)別期貨時(shí)間序列的特征,引入感知重要點(diǎn)概念及越后獲得離根節(jié)點(diǎn)越近的原則,并獲得良好的性能。
  (3)在以上研究基礎(chǔ)上引入了期貨趨勢(shì)特征定義,提出了基于特征

4、Zigzag的感知重要點(diǎn)的FZPIP(Feature Zigzagbased Perceptually Important Points)特征識(shí)別方法,可以在期貨時(shí)間序列進(jìn)行特征識(shí)別過(guò)程中,通過(guò)差值法獲得符合特征條件的候選時(shí)間序列,并通過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了上述方法的良好性能。
  (4)研究了經(jīng)典的期貨時(shí)間序列分析函數(shù)-Zigzag函數(shù),最終把基于感知重要點(diǎn)的ZPIP重要點(diǎn)識(shí)別法引入到此函數(shù)中,并通過(guò)相關(guān)的數(shù)據(jù)集的分析驗(yàn)證,表明了對(duì)于

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