时间序列挖掘相关论文
粒计算是信息处理的一种新的计算模式，涉及到如何利用粒来求解问题的方法，时间序列的挖掘作为数据挖掘的一个课题正引起广泛而深入的......
时间序列是一类重要的数据类型，广泛存在于金融、事务处理和科学研究等领域中。时间序列挖掘通过对过去历史行为的客观记录分析，提取......
提高搜索引擎检索结果的相关性有助于人们在海量的Web资源中快捷高效地搜索到有价值的信息。早期的研究中主要依靠分析查询日志来......
论文选择莱茵生物股票作为研究对象,选取了2019年的收盘价作为样本时间序列,借助Eviews9.0软件建立ARMA模型,通过分析检验发现ARMA......
均对粒模型的构建问题，提出了基于Rough集的一种粒表示方法：文章首先对于时间序列作了粒的描述，采用SAX符号表示不仅因为它的适用于粒......
现有的时间序列分段线性表示一般把局部极值点作为分段点,但是局部极值点并不能完全刻画时间序列的状态变化,根据时间序列线性分段......
移动预测对提高无线网络的服务质量等有着非常重要的作用,已经成为一个比较重要和热门的研究方向。本文的主要研究内容包括:(1)提......
以随着计算机软、硬件的进步,人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大幅度提高。数以千万计的数据库被用于商业管理、政府办公、......
随着大型桥梁结构数目与日俱增,以及大型桥梁结构健康监测系统的广泛应用,桥梁结构健康监测时序数据呈现数据量巨大、种类多、增长......
将并行计算的策略引入到时间序列处理中,提出基于Map/Reduce的时间序列相似性搜索算法,充分利用云计算可进行大规模计算和数据处理......
实时、准确、高效的预测结果,是智能交通能否服务于交通管理和公众出行的关键。智能交通的快速发展产生了大量的、多源的、异构的......
随着互联网和信息技术的繁荣发展,以及云计算和大数据技术的兴起,为人工智能的实现提供了可能。伴随着人们生活水平的提高,销售是......
铁路微机监测系统是重要的行车安全辅助设备,是铁路装备现代化的重要组成部分。目前,微机监测系统的故障诊断功能研究尚处于起步阶......
随着计算机信息技术的飞速发展,出现了一种新数据模型——流数据。流数据以连续的、快速的、随时间变化的并且可能是不可预测和无......
针对现有的预测方法参数较多、精确度不高的问题,采用了时间序列挖掘的方法对合成旅未来一定时期内的装备维修保障能力进行预测。......
时间序列挖掘是通过对现有的时间序列数据进行分析和研究，发现并提取隐含在时间序列当中的、无法直观体现的、潜在的有用信息与知识......
