基于因果强度的时序因果关系发现算法研究

发布时间：2017-07-06 03:00

  本文关键词：基于因果强度的时序因果关系发现算法研究

  更多相关文章： 时间序列 因果网络 因果强度 因果推断 归一化因果熵

【摘要】：随着计算机信息技术的快速发展,海量时间序列数据在工商业生产和科学研究过程中被收集。时间序列是指将某种现象某一个统计指标(如气温、股指、脉搏等等)在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。由于相比起传统的静态数据,时间序列数据背后包含着和时间动态有关的未知的、有价值的规律和机制,因此若能挖掘出这些知识进而对数据走向进行预测或干预,将对科学研究、商业营销、工程生产等方面产生重要意义。本文的工作是挖掘时序数据背后的因果网络。由于时序数据的变量间普遍存在因果性,而因果网络正好是分析事物间因果关系的有效工具,因此,因果网络比其它方法更适合于研究时序,成了该领域的常用方法。推断因果网络,实质是筛选出节点间的强关系组成完整因果图,由于节点间因果关系强弱不一,因此需要准确衡量出因果关系的强弱。然而,传统衡量标准普遍存在量纲不统一和冗余较多的缺点,无法准确衡量因果关系的强弱,严重影响时序网络因果推断的算法的准确性。针对这个情况,本文所做工作主要分为两部分：第一,针对传统衡量方法的两项不足,提出一种基于信息熵的因果强度衡量新标准,“归一化因果熵”,该方法的核心创新点有两项,一是通过归一化处理,使量纲不同的节点间强度具备可比性,统一了不同信息量的节点间强度的量纲,二是通过排除节点间的间接影响,减少高估强度的情况,大幅减少冗余,这两项改进使得“归一化因果熵”相比传统方法能更准确地衡量时序节点间的因果强度；第二,在此基础上,设计出相应的时间序列因果网络推断算法,以“归一化因果熵”衡量节点间因果关系的强弱,筛选出对单个节点形成强关系的“父辈”,再迭代计算每个节点相应的“父辈”子图,最终组成完整因果图,基于本文算法推断出的因果图相比起传统算法的推断结果,冗余更少,且能克服节点自信息量纲不统一带来的问题。在实验部分,本文通过人工生成的模拟数据集,在Matlab平台上进行实验验证。首先,设定标准数据集,通过ROC曲线测试传统算法和“归一化因果熵”在标准数据集下的实验表现,结果表明在召回率相同的情况下,“归一化因果熵”大幅降低了误中率,整体表现更优：然后,通过改变标准数据集中的数据特征,测试“归一化因果熵”和传统方法对数据集特征的敏感度,结果表明,“归一化因果熵”对数据特征变动的鲁棒性较好；最后,根据实验结果,分析“归一化因果熵”的不足和可改进之处。
【关键词】：时间序列 因果网络 因果强度 因果推断 归一化因果熵
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O211.61
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 研究背景12
• 1.2 研究意义12-14
• 1.3 国内外研究现状14-16
• 1.4 论文主要内容16
• 1.5 论文组织架构16-19
• 第二章 相关理论及技术原理19-26
• 2.1 加性噪声模型19-20
• 2.1.1 加性噪声模型的形式化描述19-20
• 2.1.2 加性噪声模型的相关定义20
• 2.2 信息熵理论20-22
• 2.2.1 信息熵的概述和定义20-21
• 2.2.2 信息熵的推广21-22
• 2.3 格兰杰因果分析22-24
• 2.3.1 格兰杰因果简介22-23
• 2.3.2 格兰杰因果假设23-24
• 2.4 马尔科夫链24-25
• 2.4.1 马尔科夫链定义24-25
• 2.4.2 马尔科夫假设25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 时间序列因果网络建模26-32
• 3.1 时间序列模型26-28
• 3.2 时间序列间因果机制28-29
• 3.3 时间序列因果网络模型29-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第四章 因果强度32-39
• 4.1 基于有向信息流的因果强度概述32-33
• 4.2 因果强度的传统衡量方法33-35
• 4.3 归一化因果熵35-37
• 4.4 归一化因果熵的数学性质37-38
• 4.5 本章小结38-39
• 第五章 时间序列因果网络挖掘算法39-45
• 5.1 归一化因果熵的单调性39-40
• 5.1.1 单调性的意义39-40
• 5.1.2 归一化因果熵的单调性及证明40
• 5.2 单节点父辈挖掘算法40-42
• 5.2.1 基本思路40-41
• 5.2.2 FatherMiner算法41-42
• 5.3 因果网络挖掘算法42-44
• 5.3.1 基本思路42-43
• 5.3.2 NetworkMiner算法43-44
• 5.4 本章小结44-45
• 第六章 实验结果与分析45-54
• 6.1 受试者工作特征曲线实验45-48
• 6.1.1 评价方法45-46
• 6.1.2 数据集说明46-47
• 6.1.3 实验结果分析47-48
• 6.2 数据特征鲁棒性实验48-53
• 6.2.1 实验方法49
• 6.2.2 数据集说明49-50
• 6.2.3 实验结果分析50-53
• 6.3 本章小结53-54
• 总结和展望54-56
• 参考文献56-61
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文61-63
• 致谢63

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本文编号：524452