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计算机理论

时序数据粒化表示及其应用

作者：郭红月，王利东著

出版社：大连理工大学出版社出版时间：2024-02-01

开本： 26cm 页数： 139页

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版权信息
内容简介
目录

时序数据粒化表示及其应用版权信息

ISBN：9787568541909
条形码：9787568541909 ; 978-7-5685-4190-9
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

时序数据粒化表示及其应用内容简介

本书第1章对时间序列粒化表示及数据挖掘进行简要介绍。第2章基于动态规划算法提出多元时间序列分割方法，该方法能够根据分割代价得到全局*优的分割结果。在此基础上，第3章借鉴模糊聚类方法并结合运用动态时间规整，提出能够在对时间序列进行分割的同时，对分割得到的时间序列片段进行聚类的分割方法。第4章至第7章基于合理粒化原则对时间序列进行粒化，并分别讨论时间序列粒化表示在长期预测和聚类领域的具体应用。第8章针对金融时间序列特性，探讨在对时间序列进行特征提取并粒化后，构建信息粒的层次结构进而实现聚类。

时序数据粒化表示及其应用目录

1 绪论 1.1 时间序列表示方法 1.2 时间序列相似性度量 2 基于动态规划的多元时间序列分割 2.1 引言 2.2 多元时间序列的动态规划分割 2.2.1 分割代价 2.2.2 分割误差的递归计算 2.2.3 动态规划分割方法 2.2.4 自回归阶数和分割阶数的确定 2.3 实验结果及分析 2.3.1 仿真实验 2.3.2 多元水文气象学时间序列实验 2.4 本章小结 3 基于模糊聚类的时间序列分割与聚类 3.1 引言 3.2 时间序列的分割与模糊聚类 3.2.1 动态时间规整与均值计算 3.2.2 目标函数 3.2.3 划分矩阵的确定 3.3 实验结果及分析 3.3.1 一元时间序列仿真实验 3.3.2 多元时间序列仿真实验 3.3.3 一元水文气象学时间序列实验 3.3.4 多元水文气象学时间序列实验 3.4 本章小结 4 基于信息粒化的时间序列长期预测 4.1 引言 4.2 时间序列的长期预测 4.2.1 时间序列的粒化分割 4.2.2 时间序列片段等长化 4.2.3 基于HMM的长期预测 4.3 实验结果及分析 4.3.1 混沌时间序列实验 4.3.2 电费价格时间序列实验 4.3.3 温度时间序列实验 4.4 本章小结 5 基于信息粒化的时间序列模糊聚类 5.1 引言 5.2 时间序列的粒化降维 5.2.1 时间序列粒化 5.2.2 时间序列粒化表示 5.3 粒化时间序列的模糊聚类 5.3.1 目标函数 5.3.2 原型的计算 5.4 实验结果及分析 5.4.1 UCR数据集实验 5.4.2 股票数据实验 5.5 本章小结 6 基于趋势粒化的时间序列系统聚类 6.1 引言 6.2 趋势粒化时间序列的系统聚类 6.2.1 时间序列的趋势粒化 6.2.2 粒化序列的相似性度量 6.2.3 粒化序列的系统聚类 6.3 实验结果及分析 6.3.1 CBF数据集实验 6.3.2 Synthetic Control数据集实验 6.3.3 A股上市港口公司数据实验 6.4 本章小结 7 基于趋势粒化的时间序列加权模糊聚类 7.1 引言 7.2 趋势粒化时间序列的加权模糊聚类 7.2.1 目标函数 7.2.2 原型的计算 7.3 实验结果及分析 7.3.1 Synthetic Control数据集实验 7.3.2 UCR数据集实验 7.3.3 股票数据实验 7.4 本章小结 8 基于公理模糊集的金融时间序列粒化及聚类 8.1 引言 8.2 GARCH模型 8.3 AFS信息粒 8.3.1 AFS基础 8.3.2 AFS粒化 8.4 AFS系统聚类 8.4.1 AFS信息粒的层次结构 8.4.2 AFS信息粒的合并原则 8.5 实验结果及分析 8.6 本章小结参考文献

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