【摘 要】
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时间序列分析是数据挖掘和统计学领域的一类典型问题,GEP应用在时间序列分析中得到了不错的效果,但是传统的GEP SWPM算法有嵌入维度难以制定的缺点.本文在GEP挖掘的基础上引
【机 构】
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四川大学计算机学院,成都,610065
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时间序列分析是数据挖掘和统计学领域的一类典型问题,GEP应用在时间序列分析中得到了不错的效果,但是传统的GEP SWPM算法有嵌入维度难以制定的缺点.本文在GEP挖掘的基础上引入了统计时间序列分析的预处理方法,用自相关系数将时间序列分为弱变化时间序列和强变化时间序列,并根据n步自相关序列来指定嵌入维度.针对不同的时间序列分别提出了FWASWPM算法和DAPM算法,并通过实验证明了其有效性.
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