基于小波理论的文物多元时间序列分析研究
本文选题:文物多元时间序列 + 小波理论 ; 参考:《西安建筑科技大学》2017年硕士论文
【摘要】:不可移动文物作为我国古老文明的重要载体,具有极高的历史、文化和科学价值。由于自然环境变化等原因,不可移动文物出现了不同程度的病害,保存状态受到极大威胁。随着物联网技术在不可移动文物保护上的应用,避免了传统保护手段应对异常变化不及时、获取信息不全面、效率低下等问题。如何利用不可移动文物物联网数据实现对文物本体、环境等风险因素的分析、预测就显得十分必要,成为不可移动文物下一步信息化保护工作的关键。本文在分析不可移动文物物联网数据特点的基础上,研究了基于小波理论的相关分析方法和预测建模方法,设计了基于上述方法的文物病害预测分析系统。具体工作如下:(1)文物多元时间序列相关性分析。针对小波相关分析理论仅面向单元时间序列的局限性,以及定量分析时滞相关关系对研究文物多元时间序列的重要性,提出了一种基于小波理论的多元时间序列相关性分析方法。该方法利用定义的小波相关系数结合逐步回归向前思想实现了变量属性的约简,并通过构建的小波时滞相关系数公式定量描述了序列时滞相关关系。实验结果表明,该方法增强了小波分析方法在多元时间序列相关性分析的适用性,可以定量分析文物多元时间序列的相关性和时滞性。(2)文物多元时间序列预测建模。鉴于多元时间序列内部的繁杂相关性对预测建模的影响,及文物多元时间序列预测建模中考虑因素单一等问题,在小波相关分析的基础上进行变量选择,进而参考时滞性因素对预测建模方法进行了改进。首先根据小波相关分析理论结合最小相关准则的变量选择方法实现了特征变量的有效选择,在此之上利用得到的量化时滞相关关系构建了基于BP神经网络的预测模型,仿真结果表明该方法能够提高文物多元时间序列预测模型的精度。(3)文物病害预测分析系统。由于现有不可移动文物物联网在数据分析处理功能上存在的缺失,设计了基于本文算法的文物病害预测分析系统。该系统不仅可以为文物保护工作提供了科学可靠的依据,而且健全了不可移动文物物联网的应用体系,对文物预防性保护起到了重要的作用。
[Abstract]:As an important carrier of ancient civilization in our country, immovable cultural relics have high historical, cultural and scientific values. Because of the changes of natural environment, immovable cultural relics have appeared in different degrees of disease and the state of preservation has been greatly threatened. With the application of the Internet of things in the protection of immovable cultural relics, the traditional protection has been avoided. It is very necessary to use the data of unmovable cultural relic to realize the analysis of the risk factors such as the ontology and the environment of the unmovable cultural relic. It is the key to the information protection work of the unmovable cultural relics. This paper analyzes the unmovable text in this paper. On the basis of the data characteristics of the Internet of things, this paper studies the correlation analysis method based on the wavelet theory and the prediction modeling method, and designs a system for the prediction and analysis of cultural relics based on the above methods. The specific work is as follows: (1) the correlation analysis of the multiple time series of cultural relics. And quantitative analysis of the importance of time-delay correlation on the study of multiple time series of cultural relics, a method of multivariate time series correlation analysis based on wavelet theory is proposed. This method uses the defined wavelet correlation coefficient combined with stepwise regression forward to realize the reduction of variable dependent variables, and through the construction of wavelet time-delay correlation. The coefficient formula quantificationally describes the correlation of sequence delay. The experimental results show that this method enhances the applicability of wavelet analysis method in multivariate time series correlation analysis, and can quantitatively analyze the correlation and delay of multiple time series of cultural relic. (2) multi time sequence prediction modeling of cultural relics. The influence of miscellaneous correlation on prediction modeling, and the single factor in multi time series prediction modeling of cultural relic, variable selection on the basis of wavelet correlation analysis, and further improvement of the prediction modeling method based on time-delay factors. First, the selection of variables based on the wavelet correlation analysis theory combined with the minimum correlation criterion. The method realizes the effective selection of the characteristic variables. On this basis, the prediction model based on BP neural network is constructed by using the quantitative time-delay correlation. The simulation results show that this method can improve the precision of the multi time series prediction model of cultural relic. (3) the system of cultural relic disease prediction and analysis. In the absence of data analysis and processing function, a system based on this algorithm is designed. This system can not only provide scientific and reliable basis for the protection of cultural relics, but also improve the application system of the immovable cultural relic network, and play an important role in the preventive protection of cultural relics.
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O211.61
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 高雷阜;李超;;基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别[J];吉林大学学报(理学版);2016年06期
2 杜建国;李利莎;贺永胜;郭士旭;;敦煌莫高窟壁画结构振动响应预测方法[J];建筑结构;2015年19期
3 李晓杰;郭睿;黄金;朱陵凤;谭红力;董恩强;;神经网络在北斗导航卫星轨道预报中的应用[J];武汉大学学报(信息科学版);2015年09期
4 彭山;;浅谈文物保护工作的意义和要求[J];大众文艺;2015年15期
5 刘思峰;杨英杰;;灰色系统研究进展(2004—2014)[J];南京航空航天大学学报;2015年01期
6 张玉虎;刘凯利;陈秋华;胡欣欣;;区域气象干旱特征多变量Copula分析——以阿克苏河流域为例[J];地理科学;2014年12期
7 方云;董庆贺;;唐顺陵天禄石雕变形监测及分析[J];安全与环境工程;2014年05期
8 韩敏;刘晓欣;;一种基于互信息变量选择的极端学习机算法[J];控制与决策;2014年09期
9 韩敏;许美玲;任伟杰;;多元混沌时间序列的相关状态机预测模型研究[J];自动化学报;2014年05期
10 吴虎胜;张凤鸣;徐显亮;张超;杜继永;;多变量时间序列的无监督属性选择算法[J];模式识别与人工智能;2013年10期
相关博士学位论文 前1条
1 孔繁利;金融市场风险的度量—基于极值理论和Copula的应用研究[D];吉林大学;2006年
相关硕士学位论文 前10条
1 邢皓晨;排土场边坡稳定性分析及安全评价[D];中北大学;2015年
2 李超;唐顺陵石刻本体状况与保存环境的监测评估[D];西北大学;2014年
3 郭宝丽;基于灰色神经网络的年降水量组合预测模型研究[D];重庆大学;2014年
4 李鹏飞;考古遗址发掘数据管理和分析技术研究与应用[D];浙江大学;2014年
5 刘晓欣;互信息多元时间序列相关分析与变量选择[D];大连理工大学;2013年
6 李云燕;仿真数据相关性分析方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
7 梁志平;多变量时间序列相关分析及建模预测研究[D];大连理工大学;2010年
8 穆大芸;多变量时间序列预测与储备池优化方法研究[D];大连理工大学;2010年
9 王一颉;多元混沌时间序列相关性分析及预测方法研究[D];大连理工大学;2008年
10 曹磊;基于逐步演进遗传算法的变量选择[D];同济大学;2008年
,本文编号:2085724
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/yysx/2085724.html