時間序列數據的模式發(fā)現及預測方法研究.pdf

1、中國科學技術大學博士學位論文時間序列數據的模式發(fā)現及預測方法研究姓名：張海勤申請學位級別：博士專業(yè)：計算機應用指導教師：蔡慶生2003.5.1中國科學技術大學博士學位論文時間序列數據的模式發(fā)現及預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了一種改進的多維索引結構和相應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，提出并實現了基于關聯(lián)規(guī)則和聚類方法的模式發(fā)現算法。事件序列是一種和時間相關的序列，需要對傳統(tǒng)的基于事務數據的挖掘方法進行很多改進；3提出和實現了一種新的基于事件特征的預測模型，定義和分析了事件序列的多尺度性和可預測性，對時間序列未來事件的發(fā)展趨勢進行預測。提出了一種改進的基于分形維數的特征選擇方法，從數據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典的時間序列數據和現實數據如股票數據，對上述研究結