時序數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在水質(zhì)預(yù)測中的應(yīng)用研究.pdf

1、廣東工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文時序數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在水質(zhì)預(yù)測中的應(yīng)用研究姓名：王勇申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：張新政20050601廣東工業(yè)火學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文(5)第五章，作者提出基于粗糙集和趨勢結(jié)構(gòu)序列的時序挖掘方法。該方法先把時間序列轉(zhuǎn)換為其相應(yīng)的趨勢結(jié)構(gòu)序列，并用滑動窗口方法把趨勢結(jié)構(gòu)序列轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)化的時序數(shù)據(jù)樣本集，然后構(gòu)造一個特殊的決策表：把標(biāo)準(zhǔn)化的時序數(shù)據(jù)樣本集按時間順序填入決策表，其中，決策表最后一個對

2、象由趨勢結(jié)構(gòu)序列的最近時間子序列后加預(yù)測目標(biāo)組成，預(yù)測目標(biāo)放在決策屬性位置上，且條件屬性集的基數(shù)等于趨勢結(jié)構(gòu)序列的最近時間子序列的長度。然后利用條件屬性集的不可區(qū)分關(guān)系等價類當(dāng)中包含最后一個對象的那個等價類隱含的知識，對預(yù)測目標(biāo)進行預(yù)測。(6)第六章，作者把基于時序趨勢結(jié)構(gòu)序列的數(shù)據(jù)挖掘方法以及基于粗糙集與趨勢結(jié)構(gòu)序列的時序挖掘方法應(yīng)用于水質(zhì)預(yù)測上、利用時滯方法對時間序列進行預(yù)測；構(gòu)建了ANN與AR相結(jié)合的時序預(yù)測模型，并以具體的時序數(shù)