時(shí)序數(shù)據(jù)維歸約方法的研究.pdf

1、時(shí)間序列是一類重要的數(shù)據(jù)類型，廣泛存在于金融、事務(wù)處理和科學(xué)研究等領(lǐng)域中。時(shí)間序列挖掘通過(guò)對(duì)過(guò)去歷史行為的客觀記錄分析，提取人們事先不知道的，但又是潛在有用的與時(shí)間屬性相關(guān)的信息和知識(shí)，從而揭示其內(nèi)在的數(shù)據(jù)生成機(jī)制，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)未來(lái)行為模式。 本文系統(tǒng)地介紹了時(shí)間序列挖掘技術(shù)，包括時(shí)間序列的數(shù)據(jù)清理、分割、表示和相似性度量等技術(shù)。論文研究了時(shí)間序列的分段表示方法，主要的研究工作及成果如下： 1.由于原始時(shí)間序列具有高維

2、性、類型復(fù)雜和富含噪聲的特點(diǎn)，直接在時(shí)間序列上執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，往往導(dǎo)致算法效率低下和挖掘結(jié)果不可靠。時(shí)間序列的維歸約是一種對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行特征抽象和概括的表示方法，是對(duì)時(shí)間序列在更高層次上的重新描述。論文在分析了經(jīng)典的自頂向下、自底向上和滑動(dòng)窗口算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)滑動(dòng)窗口算法出現(xiàn)的“過(guò)擬合”的分段，通過(guò)檢測(cè)前后兩個(gè)分段趨勢(shì)的相近程度，對(duì)趨勢(shì)相近的分段進(jìn)行合并，從而有效地避免了尖峰形態(tài)數(shù)據(jù)的影響；針對(duì)“欠擬合”的分段，采用了一種新的度量方

3、法，對(duì)“欠擬合”的分段進(jìn)行適當(dāng)分割，從而得到更好的表示效果。實(shí)驗(yàn)表明：以上兩種改進(jìn)策略效果明顯。 2.目前大量的信息系統(tǒng)都是實(shí)時(shí)地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)類型稱作“數(shù)據(jù)流”，具有如下兩個(gè)特點(diǎn)：①系統(tǒng)源源不斷地產(chǎn)生大量的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)；②需要實(shí)時(shí)地對(duì)新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。針對(duì)數(shù)據(jù)流上的應(yīng)用，本文提出了一種適合在線分割的時(shí)間序列表示算法-RSW算法，該算法基于滑動(dòng)窗口算法框架，應(yīng)用了文中提出的兩種改進(jìn)策略，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：RSW是一種適合在線分