時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘及其可視化研究.pdf

1、時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的方法廣泛應(yīng)用于氣象、金融、醫(yī)學(xué)、電力、水文、工業(yè)控制等諸多領(lǐng)域，具有重要的研究?jī)r(jià)值.傳統(tǒng)時(shí)間序列挖掘技術(shù)采用的是統(tǒng)計(jì)學(xué)或者人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法.近年來(lái)，回歸分析逐漸成為最常用的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，該方法可以用來(lái)處理變量之間的關(guān)系，并用于解決預(yù)測(cè)、控制、優(yōu)化等問(wèn)題.回歸算法可以被分為線性回歸算法和非線性回歸算法.非線性回歸算法必須先驗(yàn)地提出一個(gè)由符號(hào)表達(dá)式組成的回歸模型，其回歸的過(guò)程就是確定表達(dá)式系數(shù)的過(guò)程. 本文主要工

2、作和結(jié)論有: 1.介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)產(chǎn)生的背景和數(shù)據(jù)挖掘常用的方法.隨后介紹可視化的技術(shù)和方法.預(yù)測(cè)的最終結(jié)果需要呈現(xiàn)給用戶(hù)，因此用一種直觀的方法將結(jié)果顯示出來(lái)顯得尤為重要.本章不僅介紹可視化的方法，還介紹發(fā)展可視化的重要意義及其應(yīng)用. 2.介紹時(shí)間序列的概念和時(shí)間序列分析，接著講述時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的研究現(xiàn)狀. 3.詳細(xì)闡述支持向量回歸方法、已有常用支持向量回歸算法和用于函數(shù)擬合的支持向量回歸機(jī). 4.