多变量时间序列模式挖掘的研究

摘要：

多变量时间序列数据集合在许多领域中存在,由于其观测变量之间的相互关联性,往往需要进行综合分析.使用基于时间序列相似性的多变量时间序列模式挖掘方法,从历史数据中寻找出相似的多变量时间序列.将多变量的数据集分段平均为连续矩阵,并采用基于主成分分析和奇异值分解的方法来对矩阵进行相似性比较,最后通过相邻片断的合并以组成更高层次的时序片断,以提高模式的匹配的范围.并在地震前兆数据进行了实现.

关键词：数据挖掘、多变量时间序列、相似性、数据预处理、频繁序列模式

所属期刊栏目：27

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：地震科学联合基金104090;上海市自然科学基金7A05468

在线出版日期：2006-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3364-3366,3384