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时间序列模式挖掘算法研究的开题报告

一、选题背景与研究意义

时间序列模式挖掘是一种基于时间序列数据的模式挖掘方法，适用于许多实际领域，如金融、医疗、电力等。时间序列模式挖掘能够发现时间序列数据中潜在的、有价值的模式，为实际应用提供重要参考。在金融领域，时间序列模式挖掘可以用于股票趋势分析、量化交易等方面，能够提高投资收益率。在医疗领域，时间序列模式挖掘可以用于疾病趋势预测、药物剂量控制等方面，能够提高医疗治疗的效果。因此，时间序列模式挖掘研究具有重要的理论和实践意义。

二、主要研究内容

本次研究旨在探究时间序列模式挖掘算法，主要研究内容如下：

1.研究时间序列模式挖掘的概念、原理和方法，包括相似性度量、模式表示、模式匹配等方面。

2.研究常用的时间序列模式挖掘算法，包括基于模板匹配的算法、基于子序列相似性的算法、基于特征提取的算法等，分析各算法的优缺点和适用范围。

3.设计并实现一个时间序列模式挖掘算法，对算法进行优化和改进，提高算法的效率和准确性。

4.对设计的算法进行测试和验证，使用实际数据集进行实验，比较不同算法的性能和实际应用效果。

三、预期成果

本次研究预计产生以下成果：

1.对时间序列模式挖掘算法进行深入研究，掌握该领域的最新发展和研究热点。

2.实现一个时间序列模式挖掘算法，并对其进行改进，使其在不同数据集上达到更高的准确性和效率。

3.提供一个可供实际应用的时间序列模式挖掘算法，并通过实验验证其适用性和实际效果。

4.结合实际应用需求，对时间序列模式挖掘算法进行优化和改进，为相关领域提供更好的解决方案。

四、研究方法和实验方案

研究方法主要是文献调研和算法实现。通过对时间序列模式挖掘相关文献的阅读和分析，了解该领域的研究进展和热点问题，并设计一个实用的时间序列模式挖掘算法，并通过实验验证算法的性能和实际应用效果。

实验方案将采用实际数据集进行测试和验证，测试数据集包括金融、医疗、电力等领域的数据。实验将分别基于不同的算法实现，比较各算法的性能和实用效果。

五、预期时间安排

2019年11月-2019年12月：文献调研与算法设计

2020年1月-2020年3月：算法实现与实验测试

2020年4月-2020年6月：实验数据分析与写作

六、存在的问题与解决方案

问题：时间序列数据集不同，挖掘方法不同，需要针对不同领域数据选择不同的挖掘方法。

解决方案：分析不同领域数据集的特点和要求，针对其特点选择合适的挖掘方法。

问题：相似性度量方法的选择。

解决方案：分析各种相似性度量方法的优缺点和适用范围，选择合适的相似性度量方法。

问题：算法效率和准确性的平衡。

解决方案：通过改进算法，采用多种优化技术，提高算法的效率和准确性的平衡。