时间序列流事件获取与分类方法研究
发布时间：2022-08-01 21:14
现如今,随着科学技术的发展,爆炸式增长的数据信息涉及人类的各个领域。时间序列流数据作为众多数据类型中的一种时间序列模式数据,它是一个动态的数据集合,其大小随着时间的逐渐递增而不断变大。时间序列流数据所承载的信息可以实时传输,并且每一个数据点按照时间先后顺序到达。数据点之间的顺序不收系统调度和控制的影响,只与采样时间相关。因其数据的流动性,所以不仅数据规模巨大,而且数据峰值具有未知性。传统的数据分析和事件获取分类与时间序列流事件的获取和分类处理方式上有所不同,传统数据分析处理是一个可对数据进行随机的无需考虑次序的处理分析方式,而时间序列流数据是随着时间的增长不断收集存储得到的,这是一种流的状态,每一个数据点都具有时间属性故需要根据时间标签有序的对其进行处理分析。通过对时间序列流数据的研究,可以进行医学健康的检测,对金融债券行情进行分析,对用户社交行为的分析,天气、矿山灾害预警等。时间序列流数据中的时间序列流事件的完整事件获取与分类是研究此类数据各项操作的基础。现阶段时间序列流事件方面的研究已有很多,传统的数据系统中的异常事件获取针对的只是异常数据点的查询,但是在许多实际应用之中,异常事件...
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 问题提出
1.3 研究内容及现状
1.4 本文组织结构
第2章 相关工作
2.1 时间序列事件获取方法
2.1.1 偏振分析
2.1.2 分型分维
2.1.3 小波变换
2.2 时间序列分类方法
2.2.1 支持向量机
2.2.2 决策树
2.2.3 KNN方法
2.3 本章小结
第3章 时间序列流事件获取方法
3.1 问题描述及相关定义
3.1.1 问题提出
3.1.2 相关定义
3.2 可变长多级时窗事件触发
3.2.1 时间序列流数据预处理
3.2.2 基于STA/LTA算法的事件触发
3.3 基于AIC法则的事件精确获取
3.4 算法实现
3.5 实例
3.6 本章小结
第4章 时间序列流事件分类方法
4.1 问题描述与相关定义
4.1.1 问题提出
4.1.2 相关定义
4.2 基于神经元网络的事件分类
4.2.1 转换事件矩阵
4.2.2 基于神经元网络的分类器构建
4.2.3 反馈调节
4.3 算法实现
4.4 实例
4.5 本章小结
第5章 实验评价
5.1 实验设置
5.2 实验结果与分析
5.2.1 不同参数大小对算法性能影响
5.2.2 不同算法性能对比分析
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 本文完成的主要研究工作
6.2 工作中的不足及展望
致谢
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于云平台智能监控终端系统的研究[J]. 朱兴华,王晓峰,徐美芳,包剑波. 机电产品开发与创新. 2019(05)
[2]基于大数据的物联网智能监测系统在农区鼠害监测中的应用效果初报[J]. 曾娟,韩立亮,郭永旺,赵心蕊. 中国植保导刊. 2019(07)
[3]基于数据驱动的电力安全生产事故风险预警研究[J]. 杨军,王东,许洁,李朋磊,米传民. 电力大数据. 2019(04)
[4]气象大数据超短临精准降水机器学习与典型应用[J]. 张晨阳,杨雪冰,张文生. 农业大数据学报. 2019(01)
[5]医院大数据平台建设及其在医疗行为监管中的应用[J]. 高峰,罗雪琼,张建伟. 中国医学装备. 2019(03)
[6]测量中国的金融不确定性——基于大数据的方法[J]. 黄卓,邱晗,沈艳,童晨. 金融研究. 2018(11)
[7]高校突发事件中的网络舆情监管和应对机制[J]. 李恒忠,徐明磊,诸葛福民,王春宇. 煤炭高等教育. 2018(06)
[8]暴恐犯罪防控中的大数据适用问题研究[J]. 舒洪水. 南京大学法律评论. 2018(01)
[9]基于t分布邻域嵌入算法的流式数据自动分群方法[J]. 孟晓辰,王玥,祝连庆. 生物医学工程学杂志. 2018(05)
[10]大数据挖掘和分析在健康医疗领域的应用[J]. 顾理琴. 山西青年. 2018(13)
硕士论文
[1]近震P波震相自动识别方法研究[D]. 田优平.中国地震局地球物理研究所 2015
[2]地震预警系统的P波震相自动识别方法研究[D]. 陈少波.中国地震局工程力学研究所 2015
本文编号：3668186
【文章页数】：58 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 问题提出
1.3 研究内容及现状
1.4 本文组织结构
第2章 相关工作
2.1 时间序列事件获取方法
2.1.1 偏振分析
2.1.2 分型分维
2.1.3 小波变换
2.2 时间序列分类方法
2.2.1 支持向量机
2.2.2 决策树
2.2.3 KNN方法
2.3 本章小结
第3章 时间序列流事件获取方法
3.1 问题描述及相关定义
3.1.1 问题提出
3.1.2 相关定义
3.2 可变长多级时窗事件触发
3.2.1 时间序列流数据预处理
3.2.2 基于STA/LTA算法的事件触发
3.3 基于AIC法则的事件精确获取
3.4 算法实现
3.5 实例
3.6 本章小结
第4章 时间序列流事件分类方法
4.1 问题描述与相关定义
4.1.1 问题提出
4.1.2 相关定义
4.2 基于神经元网络的事件分类
4.2.1 转换事件矩阵
4.2.2 基于神经元网络的分类器构建
4.2.3 反馈调节
4.3 算法实现
4.4 实例
4.5 本章小结
第5章 实验评价
5.1 实验设置
5.2 实验结果与分析
5.2.1 不同参数大小对算法性能影响
5.2.2 不同算法性能对比分析
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 本文完成的主要研究工作
6.2 工作中的不足及展望
致谢
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于云平台智能监控终端系统的研究[J]. 朱兴华,王晓峰,徐美芳,包剑波. 机电产品开发与创新. 2019(05)
[2]基于大数据的物联网智能监测系统在农区鼠害监测中的应用效果初报[J]. 曾娟,韩立亮,郭永旺,赵心蕊. 中国植保导刊. 2019(07)
[3]基于数据驱动的电力安全生产事故风险预警研究[J]. 杨军,王东,许洁,李朋磊,米传民. 电力大数据. 2019(04)
[4]气象大数据超短临精准降水机器学习与典型应用[J]. 张晨阳,杨雪冰,张文生. 农业大数据学报. 2019(01)
[5]医院大数据平台建设及其在医疗行为监管中的应用[J]. 高峰,罗雪琼,张建伟. 中国医学装备. 2019(03)
[6]测量中国的金融不确定性——基于大数据的方法[J]. 黄卓,邱晗,沈艳,童晨. 金融研究. 2018(11)
[7]高校突发事件中的网络舆情监管和应对机制[J]. 李恒忠,徐明磊,诸葛福民,王春宇. 煤炭高等教育. 2018(06)
[8]暴恐犯罪防控中的大数据适用问题研究[J]. 舒洪水. 南京大学法律评论. 2018(01)
[9]基于t分布邻域嵌入算法的流式数据自动分群方法[J]. 孟晓辰,王玥,祝连庆. 生物医学工程学杂志. 2018(05)
[10]大数据挖掘和分析在健康医疗领域的应用[J]. 顾理琴. 山西青年. 2018(13)
硕士论文
[1]近震P波震相自动识别方法研究[D]. 田优平.中国地震局地球物理研究所 2015
[2]地震预警系统的P波震相自动识别方法研究[D]. 陈少波.中国地震局工程力学研究所 2015
本文编号：3668186
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3668186.html
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