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针对传统趋势分析方法的不足之处,以及序列段内部趋势信息缺失的问题,本文提出一种改进的基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法。具体主要基于序列段起点值与终点值,利用趋势距离对不同趋势的差异性进行量化分析。通过趋势和均值信息对低维序列共同描述,与此同时,又提出了新的距离度量法,从理论角度充分证明,时间序列距离度量方法基于趋势距离时,不但可满足下界需求,并且与原方法相比,其下界紧凑性更好。比较分析结果证明,与原符号近似表示法相比,本文提出的基于趋势距离的时间序列符号近似表示法更有优势。 相似文献
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潜周期模型在实际生活问题中应用很广泛,它是时间序列分析中研究比较集中的一个模型。大体上看,潜周期模型可以分为两个类:一是频率不随时间变化(固定频率)的情况,二是频率随时间变化(时变频率) 的场合。潜周期模型也是二维随机场的重要模型之一,在二维信号处理、二维时空序列的预测中常有应用。对该模型进行各种参数方面的研究。 相似文献
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网络数据流量的准确预测是评判和选择最佳Web服务的一种重要标准。传统的网络数据流广域子空间流量预测方法没有进行分解降维处理,预测误差较大,无法对大跨度的网络流量进行准确预测。提出一种基于广域子空间分解降维的网络数据流量准确预测方法,把网络流量数据流构建广域子空间进行预处理,在广域子空间中对数据进行分解分析,把提取的高维特征涵摄在广域子空间中,进行广域子空间分解降维,然后将广域分析的结果与子空间降维分析的结果进行有效的数据融合,实现对整个网络流量分析数据的准确预测。仿真测试表明,采用基于广域子空间分解降维的方法进行网络数据流量预测,可以精确预测网络流量渐变过程,结果准确,且计算开销明显降低。 相似文献
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运用德尔菲法结合相关文献,建立能源互联网发展指数初步评估指标体系,在此基础上利用粗糙集属性约简和因子分析方法进行指标的约简和降维处理,解决指标体系代表性弱、相关性强和重叠性广等问题。结合调查问卷结果对约简降维后的指标体系进行分析,得到的指标体系能够合理解释问卷结果,证明约简后的指标体系不仅具有简洁性,也具有可行性。 相似文献
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本文主要针对当前水文序列周期的识别相对比较困难这一事实,首先对原先的序列进行处理,对周期识别新思路进行探析,并在此基础上提出两种全新的方式和方法。第一种是模拟延长序列法,通过建模对原序列进行延长,再通过MESA法对这些已经延长序列的周期进行识别;第二种是主频序列构建法,其主要运用小波重构法对原序列的主频部分进行重构,之后再利用MESA法对这些重构了的序列周期进行识别。通过试验分析可知,实践中因序列长度相对较短、偏态性以及复杂随机成分较多等因素影响严重,所以传统的周期图法、小波分析等,相对比较单一,水文时间序列周期识别效果不太理想,而以上两种全新的方法应用效果则非常的显著,因此应当推广之。 相似文献
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文本提出了一种基于语义的特征降维方法。通过依存关系抽取实现一次降维;通过计算类别和依存关系特征项的语义相似度,结合互信息方法进行特征选择实现二次降维。对中文文本分类的实验结果表明,提出的特征降维方法具有较好的分类效果。 相似文献
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本文利用联合国法对内江市1990年至2004年的城镇化水平进行了修补，并在此基础上利用时间序列分析方法对内江市城镇化水平做出短期预测，力图反映内江市实际的城镇化水平及发展趋势。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2017,(19)
高光谱影像的分类中存在Hughes现象,随着维数的提高,所需要的样本数量也越来越多,因此训练样本数量的增加会使分类精度得到一定提高。本文利用AVIRIS高光谱影像数据,在标准训练样本集的基础上选取5%、10%和30%三种样本数量,分别在主成分分析、等距特征映射和拉普拉斯特征映射3种降维方法,及最大似然、人工神经元网络和支持向量机3种典型的分类方法的组合下进行了监督分类实验,分析了训练样本数量对高光谱影像总体分类精度的影响。结果表明:训练样本数量的增加在一定程度上能够提高高光谱影像的分类精度,但在不同的降维方法和分类方法上表现有一定差异,相对而言主成分分析法和支持向量机法的分类精度对样本量的增加更加敏感,且在相同的降维方法下支持向量机法的分类精度最高。 相似文献
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