基于時(shí)間序列的資源配置優(yōu)化方法研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，信息技術(shù)已經(jīng)深入人們的學(xué)習(xí)工作生活，各種信息系統(tǒng)積累了大量的具有時(shí)間序列特性的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這為數(shù)據(jù)科學(xué)的研究工作提供了便利的條件。由于在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，通信鏈路以及各終端設(shè)備存在不穩(wěn)定性，會(huì)導(dǎo)致部分采集數(shù)據(jù)的異?；蛉笔?，嚴(yán)重影響到數(shù)據(jù)的完整性和可用性。研究時(shí)間序列的修復(fù)和預(yù)測(cè)技術(shù)，能夠有效的提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的生產(chǎn)和商業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支撐。而當(dāng)數(shù)據(jù)的完整性得到保證之后，則可以進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，本文將根據(jù)總體業(yè)務(wù)和

2、個(gè)體業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匹配，提出調(diào)整方案，以實(shí)現(xiàn)資源配置的優(yōu)化。本文主要完成了時(shí)序數(shù)據(jù)（基于負(fù)荷）的修復(fù)與預(yù)測(cè)和資源配置優(yōu)化算法的研究。
　　1)時(shí)序數(shù)據(jù)（基于電力負(fù)荷）的修復(fù)和預(yù)測(cè)
　　本文針對(duì)異常數(shù)據(jù)修復(fù)速度快的要求，根據(jù)負(fù)荷的時(shí)序性和周期性的特點(diǎn)，提出了快速的線性修復(fù)算法。
　　針對(duì)預(yù)測(cè)要求，實(shí)現(xiàn)了基于ARIMA模型的串行算法，并根據(jù)電力負(fù)荷特性，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，又實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷預(yù)測(cè)的并行化。最后通過(guò)比對(duì)實(shí)驗(yàn)，指出線

3、性修復(fù)法和ARIMA模型各自對(duì)于修復(fù)預(yù)測(cè)問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，以及對(duì)于負(fù)荷數(shù)據(jù)而言，ARIMA模型最適合的訓(xùn)練天數(shù)。同時(shí)，通過(guò)預(yù)測(cè)的串行算法與并行算法的比對(duì)，驗(yàn)證了并行工作的有用性和適用性。
　　2)資源配置優(yōu)化方法研究
　　本文從具體的應(yīng)用需求入手，對(duì)資源配置的問(wèn)題進(jìn)行了數(shù)學(xué)抽象和定義，然后對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了分析，指出資源的配置是等式約束下的非線性規(guī)劃問(wèn)題。接下來(lái)，我們采用經(jīng)典的最優(yōu)化方法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行了分析，指出最優(yōu)化方法在多項(xiàng)式時(shí)

4、間內(nèi)求解非常困難，因此需要尋找其他方法。
　　接下來(lái)，從問(wèn)題定義出發(fā)，首先提出了遍歷法求解，并通過(guò)討論該方法的復(fù)雜度，指出該方法也不適于本問(wèn)題的求解。然后提出了解決該問(wèn)題的全局近似算法，并且對(duì)該方法做了收斂性的數(shù)學(xué)證明和復(fù)雜度分析。接下來(lái)，考慮了某些特殊的場(chǎng)景，又提出了局部近似算法。
　　最后，將問(wèn)題回歸到數(shù)據(jù)集，首先對(duì)銀行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使其滿足算法的輸入要求，然后對(duì)全局算法和局部算法進(jìn)行了對(duì)比檢驗(yàn)，證明在不同的需求下