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题名基于扰动的亚复杂动力系统因果关系挖掘
被引量：2
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作者
郑皎凌
唐常杰
乔少杰
杨宁
李川
陈瑜
王悦
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机构
四川大学计算机学院数据库与知识工程研究所
成都信息工程学院软件工程系气象信息共享与数据挖掘实验室
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期2548-2563,共16页
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基金
国家自然科学基金青年基金(61202250
61203172
+5 种基金
61100045)
四川省教育厅青年基金(11ZB088)
成都信息工程学院中青年学术带头人科研基金(J201208)
成都信息工程学院引进人才项目(KYTZ201110)
高等学校博士学科点专项科研基金(20110184120008)
教育部人文社会科学研究青年基金(14YJCZH046)资助~~
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文摘
传统因果分析方法主要是基于具有分布预设的概率模型,但动力系统通常是存在反馈的非线性系统,不适合采用概率方法进行分析.针对这一问题,该文提出了基于扰动的亚复杂动力系统因果分析方法,主要工作包括:(1)采用基因表达式编程的函数拟合方法对动力系统时间序列进行差分方程拟合,减免了关于数据分布模型的预设;(2)基于得到的拟合函数,通过对自变量的扰动来计算因变量的相应波动,提出了根据扰动和波动的数值关系来判断自变量和因变量之间因果关系的判断准则,并基于该准则提出了因果关系挖掘算法和挖掘结果可信度验证方法;(3)在合成数据和真实数据上进行了翔实实验,结果表明该文所提出的算法能挖掘出合理因果关系,在不同数据规模情况下能得到一致挖掘结果.与两种基于概率统计的因果分析方法进行了对比实验,结果表明当系统要素多于两个时,该文的算法仍然能够得到多个要素间正确的因果关系,而两种基于概率统计的方法则无法挖掘出正确的因果关系.
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关键词
亚复杂动力系统
因果关系分析
扰动
波动
函数拟合
数据挖掘
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Keywords
sub-complex dynamic system
causality analysis
perturbation
fluctuate
functionregression
data mining
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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