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基于多维时间序列的灰色模糊信用评价研究 被引量:44
1
作者 张洪祥 毛志忠 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2011年第1期28-37,共10页
传统信用评价技术多在孤立时间点上对受评目标数据进行评价分析,但受评目标由于某些原因可能产生数据"突变",导致评价结果失真,产生信用风险.针对这一问题,本文提出应用多维时间序列数据对受评样本进行信用评价.该方法首先对... 传统信用评价技术多在孤立时间点上对受评目标数据进行评价分析,但受评目标由于某些原因可能产生数据"突变",导致评价结果失真,产生信用风险.针对这一问题,本文提出应用多维时间序列数据对受评样本进行信用评价.该方法首先对多维时间序列数据使用灰色关联分析方法进行分割处理,解决"维数灾难"带来的严重影响,并将得到的灰色关联度值作为信用评判值;再运用模糊聚类方法对信用评判值构成时间序列矩阵进行信用评价分析,得到受评样本的"真实"信用等级.通过实例验证,该方法可以从时间序列的角度观察受评目标信用等级的状态趋势及"波动"情况,解决因为数据"突变"造成的评价结果失真问题,具有良好的评价效果和实用价值. 展开更多
关键词 信用评价 多维时间序列 灰色关联分析 模糊聚类分析
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基于动态时间弯曲的时序数据聚类算法的研究 被引量:31
2
作者 翁颖钧 朱仲英 《计算机仿真》 CSCD 2004年第3期37-40,144,共5页
时间序列是一类重要的复杂类型数据 ,时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一。欧几里的距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中 ,但是这种距离测度对数据没有好的鲁棒性。动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程... 时间序列是一类重要的复杂类型数据 ,时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一。欧几里的距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中 ,但是这种距离测度对数据没有好的鲁棒性。动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程的一种模式匹配算法。该文提出了基于动态时间弯曲技术的相似搜索算法 ,通过计算时序数据之间的最短弯曲路径来获得序列的匹配。对综合控制时序数据进行基于不同距离测度的聚类分析对比结果表明该文提出的算法有很高的精度和对振幅差异、噪声和线性漂移有强的鲁棒性 。 展开更多
关键词 数据库 知识发现 时间序列 时序数据聚类算法 动态时间弯曲
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白洋淀近30年水质时空变化特征 被引量:34
3
作者 王欢欢 白洁 +3 位作者 刘世存 田凯 赵彦伟 李春晖 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1051-1059,共9页
运用综合污染指数法、累积距平法、Mann-Kendall检验法、分层聚类法,研究了白洋淀水质时空变化特征。结果表明:白洋淀近30年(1988-2016年)综合污染指数呈现波动变化,2015年水质最差,水质平均污染指数(WQI)达2.229;在年内变化上,综合污... 运用综合污染指数法、累积距平法、Mann-Kendall检验法、分层聚类法,研究了白洋淀水质时空变化特征。结果表明:白洋淀近30年(1988-2016年)综合污染指数呈现波动变化,2015年水质最差,水质平均污染指数(WQI)达2.229;在年内变化上,综合污染指数7月最高,2月最低,夏季>秋季>春季>冬季,且TN污染指数最高;在空间分布上,南刘庄所在的西北部淀区水质最差,其次是东部和南部的光淀张庄、枣林庄、圈头、端村、采蒲台,北部的王家寨、烧车淀水质较好。 展开更多
关键词 白洋淀 水质 时空变化 综合污染指数法 时间序列分析 分层聚类
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针对时间序列多步预测的聚类隐马尔科夫模型 被引量:24
4
作者 章登义 欧阳黜霏 吴文李 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2359-2364,共6页
时间序列的预测在现今社会各个领域中有着广泛的应用.本文针对时间序列趋势预测中的多步预测问题,提出了基于聚类的隐马尔科夫模型,利用隐马尔科夫模型中的隐状态来表示产生时间序列数据时的系统内部状态,实现对多步时间序列的预测.针... 时间序列的预测在现今社会各个领域中有着广泛的应用.本文针对时间序列趋势预测中的多步预测问题,提出了基于聚类的隐马尔科夫模型,利用隐马尔科夫模型中的隐状态来表示产生时间序列数据时的系统内部状态,实现对多步时间序列的预测.针对时间序列聚类中的距离计算问题,提出结合时间序列时间性和相似性的聚类算法,并给出了迭代精化基于聚类的隐马尔科夫模型的方法.实验表明,本文提出的方法在时间序列多步预测中精度较高. 展开更多
关键词 时间序列 多步预测 隐马尔科夫模型 聚类
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模糊神经网络在时间序列预测中的应用 被引量:11
5
作者 梁艳春 王政 周春光 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1998年第7期663-667,共5页
文中提出了将模糊聚类与梯度算法相结合的一种改进的训练模糊神经网络的混合型算法.模拟结果表明,模糊神经网络可以成功地用于时间序列的预测,模糊神经网络的训练速度与模拟精度都优于传统多层BP网络.
关键词 模糊系统 时间序列预测 神经网络
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基于趋势的时间序列相似性度量和聚类研究 被引量:19
6
作者 肖瑞 刘国华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第9期2600-2605,共6页
由于时间序列的长度很大,并且不确定时间序列在每个采样点的取值具有不确定性,导致时间序列在相似性匹配和聚类挖掘中时间复杂度很高,为了解决该问题,提出了基于趋势的时间序列相似性度量方法和聚类方法。其中基于趋势的相似性度量方法... 由于时间序列的长度很大,并且不确定时间序列在每个采样点的取值具有不确定性,导致时间序列在相似性匹配和聚类挖掘中时间复杂度很高,为了解决该问题,提出了基于趋势的时间序列相似性度量方法和聚类方法。其中基于趋势的相似性度量方法根据时间序列的整体变化趋势,将时间序列映射为短的趋势符号序列,并利用各趋势的一阶连接性指数和塔尼莫特系数完成相似性度量;基于趋势的聚类方法通过定义趋势高度,并对趋势符号序列迭代进行区间划分和趋势判断,并以此构建趋势树,最后将趋势树根节点中趋势符号相同的序列聚集为一类。实验结果表明:a)五种趋势符号的一阶连接性指数可唯一地表示一条时间序列;b)基于趋势的相似性度量方法在多项式时间内可有效完成时间序列的相似性匹配;c)基于趋势的聚类方法将序列的相似性度量和聚类过程集中在一起,聚类效果显著。 展开更多
关键词 时间序列 不确定性 相似性度量 聚类 趋势符号
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基于时间序列ARMA模型的振动故障预测 被引量:17
7
作者 刘颖 严军 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2011年第7期841-843,共3页
运用自回归滑动平均(ARMA)模型和聚类分析方法确定参考样本和故障样本的特征向量,通过特征向量的距离识别故障类型。根据汽轮机典型故障构造模拟信号,建立其ARMA预测模型,通过聚类分析得出标准信号及待测信号的特征向量。经验证,基于ARM... 运用自回归滑动平均(ARMA)模型和聚类分析方法确定参考样本和故障样本的特征向量,通过特征向量的距离识别故障类型。根据汽轮机典型故障构造模拟信号,建立其ARMA预测模型,通过聚类分析得出标准信号及待测信号的特征向量。经验证,基于ARMA预测模型和聚类分析的方法能够正确识别故障类型。 展开更多
关键词 汽轮机 故障 ARMA模型 时间序列 聚类分析
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基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法 被引量:18
8
作者 苏木亚 郭崇慧 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2011年第6期66-72,共7页
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻... 针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。 展开更多
关键词 多元统计分析 单变量时间序列 主成分分析 聚类分析
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基于时序分析与模糊聚类的变速箱齿轮故障识别 被引量:8
9
作者 羊拯民 尹安东 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期129-133,共5页
通过对 L C5 T81变速箱疲劳寿命台架试验采集的齿轮运行状态振动信号进行时间序列分析和特征向量提取 ,并采用模糊聚类分析方法确定变速箱齿轮运行状态特征向量样本的亲疏关系 ,实现了对变速箱齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障... 通过对 L C5 T81变速箱疲劳寿命台架试验采集的齿轮运行状态振动信号进行时间序列分析和特征向量提取 ,并采用模糊聚类分析方法确定变速箱齿轮运行状态特征向量样本的亲疏关系 ,实现了对变速箱齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态的识别与诊断。验证表明 ,基于时间序列分析与模糊聚类分析相结合的故障识别方法能够有效地识别出变速箱齿轮运行状态。 展开更多
关键词 时序分析 模糊聚类 变速箱齿轮 故障识别方法 车辆
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基于时序分析与模糊聚类的铣削刀具磨损状态识别 被引量:8
10
作者 徐创文 陈花玲 +1 位作者 程仲文 李宝栋 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期525-531,共7页
对XKA714数控铣床采集的刀具运行状态振动信号进行计算、检验、分析样本自相关函数和样本偏相关函数的截尾性、拖尾性和周期性以及模型参数估计等时间序列相关分析,可判断动态数据序列适于AR(p)(autoregression)模型。以阶数p取12的模... 对XKA714数控铣床采集的刀具运行状态振动信号进行计算、检验、分析样本自相关函数和样本偏相关函数的截尾性、拖尾性和周期性以及模型参数估计等时间序列相关分析,可判断动态数据序列适于AR(p)(autoregression)模型。以阶数p取12的模型参数作为特征向量提取,并采用模糊聚类分析方法确定刀具运行状态特征向量样本的亲疏关系,实现对铣削刀具的初期磨损阶段、正常磨损阶段和剧烈磨损阶段运行状态的识别。研究结果表明,基于时间序列分析与模糊聚类分析相结合的识别方法可以用于刀具磨损运行状态识别。 展开更多
关键词 时间序列分析 模糊聚类分析 刀具磨损 识别
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基于健康指数相似的航空发动机剩余寿命预测 被引量:11
11
作者 曹惠玲 梁佳旺 崔科璐 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第1期361-366,共6页
针对机载快速存取记录器(QAR)详细记录了发动机全周期多源性能参数的特点,提出了一种基于时间序列相似性匹配的航空发动机剩余寿命预测方法。首先通过相关分析选取与发动机性能衰退密切相关的参数,利用狄克松判定准则剔除原始数据异常值... 针对机载快速存取记录器(QAR)详细记录了发动机全周期多源性能参数的特点,提出了一种基于时间序列相似性匹配的航空发动机剩余寿命预测方法。首先通过相关分析选取与发动机性能衰退密切相关的参数,利用狄克松判定准则剔除原始数据异常值,将多个性能参数通过状态空间模型融合为健康指数来表征发动机衰退状态;然后通过K-means聚类分析法重构发动机健康指数序列;最后计算序列之间的相似度,依据相似度大小赋予参照样本不同权重预测发动机剩余寿命。通过航空公司实际数据对该方法进行验证,结果表明该方法具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 航空发动机 健康指数 时间序列 聚类分析 相似性寿命预测
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基于ZigBee和GPRS的智能家居设计以及传感数据基于时间序列的聚类分析 被引量:10
12
作者 蔡金川 张超 樊丽 《新型工业化》 2017年第3期25-32,共8页
本文介绍了一种基于Zig Bee和GPRS技术的智能家居系统。该系统采用CC2530单片机实现Zig Bee组网,实现家居环境的数据采集、无线发送及控制,并通过GPRS无线通信方式,上传数据到云管理系统,同时接收云管理系统的用户指令,实现远距离监测... 本文介绍了一种基于Zig Bee和GPRS技术的智能家居系统。该系统采用CC2530单片机实现Zig Bee组网,实现家居环境的数据采集、无线发送及控制,并通过GPRS无线通信方式,上传数据到云管理系统,同时接收云管理系统的用户指令,实现远距离监测家居环境及控制家电设备,以满足用户对智能家居的更高应用需求。云管理系统采用基于时间序列的聚类分析对传感器数据进行进一步处理,使异常检测机制更加稳定。经测试,该系统具有性能稳定、功耗低、成本低廉等优点,具有广泛的推广价值。 展开更多
关键词 ZIGBEE GPRS通信 云管理系统 时间序列 聚类分析
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一种基于关键点的时间序列聚类算法 被引量:10
13
作者 谢福鼎 李迎 +1 位作者 孙岩 张永 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期157-159,173,共4页
基于关键点技术,提出了一种新的时间序列聚类方法。算法首先寻找时间序列的关键点,将关键点序列进行等维处理后,通过计算关键点序列的相似性构造复杂网络,最后通过复杂网络的社团划分,实现时间序列的聚类。实验结果表明,在时间序列聚类... 基于关键点技术,提出了一种新的时间序列聚类方法。算法首先寻找时间序列的关键点,将关键点序列进行等维处理后,通过计算关键点序列的相似性构造复杂网络,最后通过复杂网络的社团划分,实现时间序列的聚类。实验结果表明,在时间序列聚类过程中,本方法不仅可以有效降低时间序列的维数,加快聚类的速度,而且可以得到理想的聚类结果。 展开更多
关键词 时间序列 降维 关键点 复杂网络 聚类
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一种基于时序数据的动态聚类分析方法 被引量:3
14
作者 程建权 黄经南 《武汉测绘科技大学学报》 CSCD 1998年第3期194-198,共5页
本文基于灰色关联度和模糊聚类分析原理及多目标决策技术,提出了一种基于时间序列数据的动态聚类分析方法,并以复杂的城市化进程为例加以应用,得出了一些有意义的结果。实践证明,该方法适合于多指标、多时段的(复杂)动态系统建模。
关键词 时间序列 多目标决策 动态聚类 城市规划
原文传递
一种时间序列数据的动态密度聚类算法 被引量:7
15
作者 陈皓 冀敏杰 +1 位作者 郭紫园 夏雨 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1304-1314,共11页
传统的聚类算法多是针对某个时间片上的静态数据集合进行的聚类分析,但事实上大部分数据存在时间序列上的连续动态演变过程.本文对时间序列数据及其类结构的演变过程进行了分析,发现在一定条件下相邻时间片间的数据集间存在较强的关联性... 传统的聚类算法多是针对某个时间片上的静态数据集合进行的聚类分析,但事实上大部分数据存在时间序列上的连续动态演变过程.本文对时间序列数据及其类结构的演变过程进行了分析,发现在一定条件下相邻时间片间的数据集间存在较强的关联性,并且类簇结构间则存在一定的继承性.故本文得出新的思想,在前一时间片聚类结果的基础上,通过对部分变化数据的计算和类簇结构的局部调整就有望获得对后一时间片上数据进行完全聚类相同的效果,且运算量会显著下降.基于此思想提出了一种时间序列数据的动态密度聚类算法(DDCA/TSD).仿真实验中使用6种数据集对所提出算法进行了实验验证.结果显示DDCA/TSD在保证聚类准确性的基础上相对传统聚类算法有明显的时间效率提升,并能更有效地发现数据点的属性变化及类簇结构的演变过程. 展开更多
关键词 时间序列数据 数据关联性 动态密度聚类 类继承性
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一种改进聚类算法的时间序列异常检测方法 被引量:2
16
作者 钱宇 蔡文铤 《现代计算机》 2024年第1期46-51,共6页
时间序列异常检测被广泛应用于民航领域,对飞机快速存取记录器收集的时间序列数据进行异常检测为识别降低安全裕度的事件提供了有力手段。为了提高时间序列异常检测的准确率,提出一种基于改进聚类算法的时间序列异常检测方法。将K-Medo... 时间序列异常检测被广泛应用于民航领域,对飞机快速存取记录器收集的时间序列数据进行异常检测为识别降低安全裕度的事件提供了有力手段。为了提高时间序列异常检测的准确率,提出一种基于改进聚类算法的时间序列异常检测方法。将K-Medoids聚类算法的欧氏距离度量方法替换为动态时间规整距离度量方法,根据样本点与中心点之间的距离判定异常,研究通过飞机飞行参数超限检测测试时间序列异常检测方法的有效性。实验结果表明,与传统聚类算法相比该方法的异常检测准确率和F1分数更高。聚类算法使用动态时间规整度量距离优化了时间序列相似性度量的精度,可以对形态特点相似的时间序列数据更好地聚类,提高了聚类算法的准确性。 展开更多
关键词 时间序列 飞行数据 聚类 动态时间规整 异常检测
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A Novel Parallel Scheme for Fast Similarity Search in Large Time Series 被引量:6
17
作者 YIN Hong YANG Shuqiang +2 位作者 MA Shaodong LIU Fei CHEN Zhikun 《China Communications》 SCIE CSCD 2015年第2期129-140,共12页
The similarity search is one of the fundamental components in time series data mining,e.g.clustering,classification,association rules mining.Many methods have been proposed to measure the similarity between time serie... The similarity search is one of the fundamental components in time series data mining,e.g.clustering,classification,association rules mining.Many methods have been proposed to measure the similarity between time series,including Euclidean distance,Manhattan distance,and dynamic time warping(DTW).In contrast,DTW has been suggested to allow more robust similarity measure and be able to find the optimal alignment in time series.However,due to its quadratic time and space complexity,DTW is not suitable for large time series datasets.Many improving algorithms have been proposed for DTW search in large databases,such as approximate search or exact indexed search.Unlike the previous modified algorithm,this paper presents a novel parallel scheme for fast similarity search based on DTW,which is called MRDTW(MapRedcuebased DTW).The experimental results show that our approach not only retained the original accuracy as DTW,but also greatly improved the efficiency of similarity measure in large time series. 展开更多
关键词 similarity DTW warping path time series MapReduce parallelization cluster
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聚类再回归方法在机场噪声时间序列预测中的应用 被引量:6
18
作者 夏利 王建东 +1 位作者 张霞 王丽娜 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第1期152-156,共5页
对于机场噪声的预测,针对绘制等值线方法预测成本高和误差较大的缺点,以及分类再回归方法中分类时缺乏可指导性标准的问题,本文提出了基于支持向量机的先聚类、再回归的时间序列的预测方法。对机场噪声时间序列的先聚类再回归方法,采用... 对于机场噪声的预测,针对绘制等值线方法预测成本高和误差较大的缺点,以及分类再回归方法中分类时缺乏可指导性标准的问题,本文提出了基于支持向量机的先聚类、再回归的时间序列的预测方法。对机场噪声时间序列的先聚类再回归方法,采用常用k均值划分算法,利用聚类特点,将样本限定在同一类的范围内,再对同类样本进行回归预测。Housing及Laser generated data数据集上的实验表明,采用先聚类再回归方法得到的拟合值比直接回归方法得到的拟合值要精确。将该方法应用到北京某机场实测数据中,并与其他预测模型进行对比,准确度明显优于其他预测方法。 展开更多
关键词 支持向量机 时间序列 机场噪声 聚类 回归
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大坝变形观测数据的动态聚类分析 被引量:4
19
作者 陈继光 《水电能源科学》 2000年第4期22-24,共3页
基于灰色关联度计算和模糊聚类分析原理 ,对大坝时间序列观测数据进行了动态分析 ,以揭示大坝变形观测中各观测点间的变形性态分类差异 。
关键词 大坝 变形观测 时间序列 动态聚类分析 异常形变
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电网企业大数据在财务决策中的应用研究 被引量:5
20
作者 杨进 《华北电力大学学报(社会科学版)》 2016年第2期33-39,共7页
大数据是一个世界范围内、各行各业都日益重视的话题,然而,大数据代表什么、电力企业如何应用大数据,这些问题的理解者或许并没有那么多,本文的目的有两个:一是通过阅读本文,读者能够对大数据有个全面的正确的认识和理解;二是以某电网... 大数据是一个世界范围内、各行各业都日益重视的话题,然而,大数据代表什么、电力企业如何应用大数据,这些问题的理解者或许并没有那么多,本文的目的有两个:一是通过阅读本文,读者能够对大数据有个全面的正确的认识和理解;二是以某电网企业为例,运用各种数据分析工具(包括时间序列分析、回归分析、聚类分析),将大数据理念与实际的电网企业财务决策挂钩,通过分析两个财务决策情景来展示大数据的财务应用,让对大数据仍有模糊认识的读者更加清晰、形象地看到大数据是如何应用的,以此来加快我国大数据的应用发展。通过案例应用可以看到大数据的确可以为电网企业发挥重要作用。 展开更多
关键词 大数据 智能电网 财务 时间序列分析 聚类分析
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