分段线性表示相关论文
为了准确提取时间序列的趋势特征，提出一种基于模态重构与多维评价的时间序列趋势提取算法。定义重要点作为时间序列分段点的候选集......
金融时间序列分析是时间序列分析领域内的一个重要研究方向。金融时间序列分析方法中有一类是通过寻找特定的模式来确定金融时间序......
在大规模新能源快速发展和应用的背景下,电网频率波动加剧,而且高比例的可再生能源发电机组挤占常规调频机组,导致系统调频能力不......
股市预测，作为经济预测的一个分支，一直是学术界的研究热点。近年来，一种结合分段线性表示(PLR)和加权支持向量机(WSVM)的方法(PLR-WS......
近几年，对于证券交易拐点的预测，广泛应用的是基于分段线性表示(PLR)和反向传播人工神经网络(BPN)的方法(PLR-BPN)。然而，该方法具有......
随着社会经济、计算机信息技术和存储技术的不断发展,在日常生活和科学研究领域中,逐渐积累了大量的有重要参考价值的数据。如何从......
行波管由于在微波功率放大上具有大功率、高效率、高增益等特点,成为广泛应用于武器系统和通信系统等领域的核心器件。随着国防事......
电力系统中分布式电源并网节点和容量的快速增长、输出功率的随机波动以及电力电子设备的大量接入导致电网结构变的日趋复杂,电能......
频率是衡量电力系统电能质量的重要指标,当电力系统频率发生偏移时,会使得电能质量达不到要求,从而影响用户使用,甚至影响电力系统......
随着新能源发电的大规模并网,电网平稳运行受到日益严峻的挑战,为充分利用火电等功率可调机组的自动发电控制(automatic generatio......
针对部分时间序列具有高维、大数据量及数据更新速度较快的特点,导致在原始时间序列上难以进行数据挖掘的问题,提出一种基于信息熵......
在充分利用时间序列时变特征的基础上,以有效地提取序列中的趋势和压缩原始数据为目标,提出了基于时间序列趋势转折点的分段线性表......
通过计算某一点与其左右两相邻点斜率的比值确定出变化点,连接这些变化点,就得到一种基于斜率变化阈值的时间序列分段线性STC表示......
由于传统分段线性表示方法没有考虑股市数据分布变化导致分段不合理,同时股市突变点相关特征的局部性导致突变点难以有效预测,所以......
为了降低基于固定窗口进行分段线性表示的拟合误差,通过分析抽象出时间序列数据中存在的6种不同数据变化模式,以此设计自适应性窗......
摘要：从应用角度对时间序列数据挖掘中的关键技术-相似性度量-进行了研究。实现了对时间序列的分段线性表示，并将其用于当前主要的几......
为了有效计算同一时间序列中具有不同长度的子序列数据的相似度,深入研究了时间序列中有关相似度计算的内容,提出了不等长子时间序......
时间序列的分段线性表示算法通常基于单一的启发式规则，难以适用于不同数据特征的时间序列。借鉴了边缘算子的思想来提取时间序列的......
在无线传感器网络中通信消耗了节点绝大部分能量，如何有效减少网络中的通信量是无线传感器网络节能研究的方向之一．无线传感器中的感......
长输天然气管道的音波检测技术受高采样频率影响，多通道音波时间序列为海量数据，如何快速有效进行数据挖掘是面临的一大难题。为此，对......
在千变万化的股票市场中，能够完全预测走势并不容易。用分段线性方法结合加权支持向量机模型对转折点进行分类预测，同时使用网格搜索......
时间序列是数据挖掘、大数据等领域研究的一种常见数据,在研究之前,一般要先进行数据预处理,使得数据量大幅降低,过滤掉一些噪音数......
随着我国煤炭行业向清洁、高产高效、可持续开发新型道路的迈进,煤炭开采对自动化、信息化和智能化的需求逐渐增强。煤矿井下的特......
针对已有的基于流形学习的分割算法多采取全局或局部线性化的学习策略,无法解决序列数据的局部高曲率问题,利用数据的几何特征描述......
针对目前的时间序列线性表示方法多采用启发式方法提取局部特征点作为分段点，容易陷入局部最优化，不能很好地表示时间序列全局特征，而......
时间序列数据蕴含趋势信息,可以根据数据的趋势信息提取趋势转折点,达到压缩数据、减少噪声影响的目的。通过分析时间序列数据的趋......
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实际过程中采集到的时间序列数据通常是海量数据,在原时间序列数据上直接进行数据挖掘的效率通常是低下的,有时甚至不可行,因此就......
当前,新能源发电并网规模不断扩大,其波动性和间歇性给电网稳定运行带来了巨大冲击。为了抑制新能源波动带来的电网频率波动,电网......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
时间序列相似性搜索是时间序列数据挖掘算法的核心子例程，时间序列相似性搜索的效率已经成为制约时间序列挖掘算法发展的瓶颈所在。......
基于重要点的时间序列线性分段算法能在较好地保留时间序列的全局特征的基础上达到较好的拟合精度。但传统的基于重要点的时间序列......
指出直接采用原始瓦斯浓度时间序列进行短期浓度预测、相似性查询、时间序列分类和聚类等数据挖掘工作不但效率低下,而且会影响时......
基于相似度的时间序列检索是一项长期研究课题,是时间序列数据挖据中的一个基础性问题也是核心问题之一。它广泛应用于金融数据分......
时间序列中的异常模式能够提供大量有意义的信息,由于时间序列数据量大、含噪音、维度高,直接在原始时间序列数据中进行异常模式挖......
时间序列数据是一类常见的多维复杂类型数据,它客观记录了观测系统随时间次序而变化的、在各观测时刻点的重要信息。时间序列数据......
针对传统的时间序列分段算法往往忽略时间序列的时间特性,导致分段结果不够精确,对此,提出基于双曲正切函数约束的时间序列建模表......
目前时间序列数据挖掘中,时间序列线性分段表示多局限于对相邻的极值点或波动幅度大的点进行评价来筛选、确定分段点,容易陷入局部......
针对现代电网分布式电源及非线性负荷的高渗透性、分散性和动态时变性,传统治理方式难以有效控制全网电能质量的问题,该文从数据关......
随着时间的推移,客观对象某一属性的取值不断变化,采集得到的数据集合就构成了时间序列数据。时间序列是一种重要的数据类型,这种......
在当今的万物互联的大数据时代下,人类活动的各行各业都会产生数据,随着科技一次又一次的革新和发展及随着时间的流逝,数据量正在......
在时间序列分段线性表示基础上,提出一种新的基于趋势转折点的时间序列模式表示方法。该方法在充分利用时间序列时变特征的基础上,......
针对股票交易过程中价格转折点的预测问题,提出了一种基于分段线性表示(PLR)与高斯过程分类(GPC)相结合的股票价格转折点预测算法P......
时间序列的近似表示和相似度量是时间序列数据挖掘的重要任务之一,是进行相似匹配的关键。该文针对现有的各种基于分段线性表示（Pie......
时间序列是根据时间顺序得到的一系列观测值,它存在于几乎所有的科学和商业应用领域中,尤其是在大型机械设备和化工系统运行状态的......
考虑到时间序列的时间特性对不同区段的影响以及时间序列数据动态增长的实际情况,在RPAA（Reversed Piecewise Aggregate Approximat......
分段线性表示是时间序列降维的有效方法。在总结分析序列趋势变化特点的基础上,提出了一种基于趋势转折点的时间序列分段线性表示......
