面向时间序列相似性的序列模式挖掘及应用.pptx

时间序列的相似性挖掘及其在股票时间序列中的应用的开题报告.docx 时间序列的相似性挖掘及其在股票时间序列中的应用的开题报告一、选题背景和意义 时间序列数据是指一系列按时间顺序排列的数据，常常在金融、经济和自然科学等领域中出现。时间序列的特点是具有时序性和相关性，可以通过时间序列分析方法预测未来的趋势和变化。 时间序列的相似性挖掘是一种基于数据挖掘的方法，通过寻找时间序列之间的相似性关系，可以实现数据的分类、聚类、预测和异常检测等功能。其在金融领域中的应用特别广泛，可以帮助投资者快速准确地分析股票市场的走势、评估风险、制定投资策略。因此，本文选取“时间序列的相似性挖掘及其在股票时间序列中的应用”作为研究主题，将针对该主题展开具体的研究。二、研究目标 1、

2024-07-29 约1.03千字 2页立即下载

序列模式挖掘及时间序列相似性搜索研究的开题报告.docx 序列模式挖掘及时间序列相似性搜索研究的开题报告一、研究背景序列是现实世界中众多领域中常见的数据形式，如生物学中的蛋白质序列，金融领域中的股票价格序列，网络中的用户访问序列等。序列挖掘是从序列数据中提取有用、有趣的知识的重要手段。序列模式挖掘是序列挖掘中的一个重要分支，旨在从序列中发现频繁出现的子序列或序列模式，以便对序列数据进行分类、聚类、预测等任务。时间序列相似性搜索是指在时间序列数据库中寻找与查询时间序列最相似的序列，是时间序列数据压缩、分类、匹配等应用的重要基础。 序列模式挖掘和时间序列相似性搜索是数据挖掘和机器学习领域中备受关注的研究课题，目前已经在各自领域中有广泛应用。尽管这两个

2024-04-11 约1.88千字 4页立即下载

2024-04-24 约1.22千字 3页立即下载

时间序列数据挖掘相似性度量综述.PDF 第32 卷第1 期控制与决策 Vol. 32 No. 1 2017 年 1 月 Control and Decision Jan. 2017 文章编号: 1001-0920 (2017) 01-0001-11 DOI: 10.13195/j.kzyjc.201

2017-06-17 约4.8万字 11页立即下载

基于相似性分析的时间序列数据挖掘研究的开题报告.docx 基于相似性分析的时间序列数据挖掘研究的开题报告一、选题背景随着传感器、物联网等技术的普及与发展，时序数据的收集变得越来越容易。时间序列数据是一个序列，其中每个时间点都有对应的数值。时间序列数据的挖掘可以为许多领域提供有益的信息，如金融、医疗、气象、交通、能源、环境等。在这些领域中，往往需要对时间序列进行分类、聚类、异常检测、预测等处理，以帮助决策者做出更好的决策。 时间序列数据挖掘领域的研究从一方面是为了改善人类日常生活的质量，从另一方面也是为了提高企业和组织的效率和竞争力。因此，时间序列数据挖掘成为了当前热门的研究课题之一。二、选题意义 时间序列数据挖掘可以在许多领域为决策者提供有益的

2024-04-20 约1.89千字 4页立即下载

基于时间序列相似性的经济体出口发展模式性程度分析及可视化系统构建.docx 基于时间序列相似性的经济体出口发展模式性程度分析及可视化系统构建一、引言在全球经济日益一体化的背景下，各国经济体的出口发展模式及其相似性研究，对于理解全球经济运行规律、预测未来发展趋势以及制定相关政策都具有重要的意义。本文旨在通过时间序列相似性分析方法，对不同经济体的出口发展模式进行性程度分析，并构建一个可视化系统以直观展示分析结果。二、时间序列相似性分析方法 时间序列相似性分析是一种通过比较不同时间序列数据的相似程度来分析数据间关系的方法。本文将采用这种方法，对各经济体的出口时间序列数据进行处理和分析。具体步骤包括数据预处理、特征提取、相似度计算和结果评估等。三、经济体出口发展模式性

2025-05-23 约5.3千字 10页立即下载

时间序列模式挖掘.doc 第6章 时间序列和序列模式挖掘(讲稿) 6.1时间序列及其应用 时间序列（Time Series）挖掘是从大量的时间序列数据中提取人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识，是数据挖掘中的一个重要研究分支，有广泛的应用价值。近年来，时间序列挖掘在宏观的经济预测、市场营销、客流量分析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格变动（长期的观察，有周期性）等众多领域得到应用。事实上，社会、科学、经济、技术等领域中广泛存在着大量的时间序列数据有待进一步的分析和处理。 时间序列数据挖掘通过研究信息的时间特性，深入洞悉事物进化的机制，是获得知识的有效途径。从统计意义上来讲，所谓时间序列就是将某一

2017-10-12 约8.98千字 15页立即下载

不确定时间序列的相似性匹配问题研究的开题报告.docx 不确定时间序列的相似性匹配问题研究的开题报告题目：不确定时间序列的相似性匹配问题研究摘要：随着生物医学、金融、物流等领域数据的急剧增长，针对时间序列的相似性匹配问题变得越来越重要。然而，由于这些数据存在噪声、误差和不完整等不确定性，传统的相似性匹配方法失去了精度和实用性。本研究旨在研究针对不确定时间序列的相似性匹配问题并提出一种新的解决方案。研究背景：时间序列是一种连续的数据结构，由于其涉及到时间变化，因此具有重要的应用价值。然而，这些数据常常受到噪声、误差和不完整等多种因素的影响，导致传统的相似性匹配方法失去了精度和实用性。针对这一问题，不确定时间序列的相似性匹配成为一个热门的研究领域

2024-04-29 约小于1千字 2页立即下载

基于相似性分析的深度学习时间序列多步预测研究.pdf 摘要 时间序列预测，尤其是多元时间序列预测一直是时间序列众多研究内容中的热点与难点。现有研究在时间序列预测方面仍存在一些局限性，忽视了相似时间 序列的影响，缺乏一个精准且性能高效的预测模型。为此本文围绕时间序列相似性和相关深度学习技术对多元时间序列预测精度问题展开探索研究。本文的主要工作及贡献如下：（1）针对现有多元时间序列预测中缺乏对时序内部历史相似时序因素的有效利用以及预测误差大两个问题，提出了一种融合内部历史相似时序影响的预测模型，名为Simformer。该方法首先利用DTW算法在历史时序中搜索到与当前时序相似的时序，然后采用特征相加的方式进行特征融合，在不增加计算量的前

2025-05-05 约8.08万字 55页立即下载

一种时间序列相似性搜索方法、记录媒体及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114547139 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210097848.5 (22)申请日 2022.01.27 (71)申请人中国人民解放军海军工程大学地址

2023-05-09 约1.25万字 11页立即下载

基于时间序列相似性的桥梁结构损伤识别研究.docx 基于时间序列相似性的桥梁结构损伤识别研究一、引言随着科技的不断发展，桥梁等基础设施的损伤识别与健康监测已成为工程领域的重要研究方向。桥梁作为交通枢纽的重要组成部分，其安全性和稳定性直接关系到人民的生命财产安全。因此，对桥梁结构损伤的准确识别和及时预警显得尤为重要。本文提出了一种基于时间序列相似性的桥梁结构损伤识别方法，旨在为桥梁健康监测提供新的思路和方法。二、时间序列相似性理论 时间序列相似性是指在不同时间点上，某一系统或现象所表现出的数据序列在形态、趋势等方面的相似性。在桥梁结构损伤识别中，可以通过对桥梁结构振动的时间序列数据进行采集、分析和比较，来识别桥梁结构的损伤情况。三、桥梁结

2025-05-25 约4.02千字 8页立即下载

曲率在生物序列相似性分析中的应用的任务书.docx 曲率在生物序列相似性分析中的应用的任务书任务概述：生物序列相似性分析是生物信息学领域的一个重要研究方向。其中，序列比对是该领域中最为基础和核心的技术之一。序列比对需要考虑到序列的相似性和变异性。而经典的序列比对算法主要依赖于序列之间的线性比较，但由于生物序列具有支链结构，因此这些算法可能无法捕捉到某些支链结构的信息，导致比对结果不准确。为了解决这一问题，近年来曲率被引入到序列比对中，能够更好的辅助比对算法。本任务的目标是探索曲率在生物序列相似性分析中的应用，研究曲率对于序列比对的优化作用以及在其他生物信息学任务中的应用。具体要求： 1.对曲率的基本概念进行了解和掌握，包括曲率的定义、计

2024-03-01 约小于1千字 2页立即下载

生物序列的相似性搜索-blast简介及应用幻灯片.ppt 生物序列的相似性搜索－blast简介及其应用内容提要 1.基本概念 相似性，同源性 2.Blast介绍 Blast资源和相关问题 3.Blast的应用网络版，单机版 4.深入了解Blast(改进程序，算法基础) 5.其他的序列相似性搜索工具（fasta）生物序列的相似性 生物序列的同源性同源性(homology)：指从一些数据中推断出的两个基因或蛋白质序列具而共同祖先的结论，属于质的判断。就是说A和B的关系上，只有是同源序列，或者非同源序列两种关系。而说A和B的同源性为80％都是不科学的。 序列相似性

2017-02-24 约8.55千字 76页立即下载

时间序列和序列模式挖掘-Read.PPT 第六章 时间序列和序列模式挖掘 信息与计算科学系 2009年4月概述 时间序列：将某一指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列 时间序列挖掘 通过研究信息的时间特性，深入洞悉事务进化的机制，成为获得知识的有效途径 序列挖掘挖掘 从序列数据库中发现相对时间或其它顺序所出现的高频率子序列 6.1 时间序列及其应用 时间序列挖掘就是从大量的时间序列数据中提取人民事先不知道的、但又是潜在有用的与时间属性相关的信息和知识，并用于短期、中期或长期预测，指导人们的社会、经济、军事和生活等行为 时间序列的研究必须依据合适的理论和技术进行，相应的建模方法也不同：一元时间序列：

2018-08-23 约6.63千字 34页立即下载

不确定性时间序列相似性匹配过程中的关键问题研究的开题报告.docx 不确定性时间序列相似性匹配过程中的关键问题研究的开题报告一、研究背景在许多实际应用场景中，时间序列数据具有不确定性。例如，一些气象预测和股票预测任务通常不能给出确定的结果，而是依赖于样本的概率分布。因此，相似性匹配是一种常见的方法，用于在时间序列中发现相似的模式或子序列。然而，传统的时间序列相似性度量方法并没有考虑到不确定性的因素，所以需要研究不确定性时间序列相似性匹配的关键问题。二、研究内容本文将研究不确定性时间序列相似性匹配中的关键问题。具体来说，本研究将探索以下问题： 1.不确定性时间序列相似性度量方法：在考虑不确定性因素的情况下，如何定义时间序列的相似性度量方法，以更好地匹配不

2024-05-23 约小于1千字 2页立即下载