【摘 要】
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延迟相关性分析是时间序列数据挖掘的重要研究内容,它可以在很多领域得到应用,比如股票市场分析、天气预报、网络分析、移动对象跟踪和传感器监控等;通过实验发现和验证了时
【机 构】
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厦门大学计算机科学系,厦门大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61001013,61001143,61102136);福建省自然科学基金项目(2011J05156,2011J05158);厦门大学基础创新科研基金项目(中央高校基本科研业务费专项资金项目)(2011121049)
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延迟相关性分析是时间序列数据挖掘的重要研究内容,它可以在很多领域得到应用,比如股票市场分析、天气预报、网络分析、移动对象跟踪和传感器监控等;通过实验发现和验证了时间序列延迟相关性分析中存在的3个现象,即连续分布性、延迟突变和突变幅度分布特性;证明了已有研究或者在延迟位置较大时具有较大的误差,或者无法解决延迟突变问题;根据3个实验现象,提出了三点预测探查法(three points forecast-based probing,TPFP),它可以克服已有算法的缺陷,在延迟位置较大时也可以具有较小的误差,并且可以有效处理大部分延迟突变情形.大量实验证明,三点预测探查法可以比已有方法取得更好的性能.
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