检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江大学工业控制技术国家重点实验室,杭州310027
出 处:《控制与决策》2008年第10期1182-1185,1191,共5页Control and Decision
基 金:国家863计划项目(2002AA412010)
摘 要:有效的趋势提取可提供监控对象早期预警、评估监控对象状态和决策支持信息.基于增量递推最小二乘回归参数估计和广义似然比变化点检测算法,提出一种动态数据流趋势分析算法.其计算实时性和分析精度均比现有算法有明显的改进.仿真实验结果验证了该算法的有效性.Efficient trend extraction methods can provide early warnings, severity assessments of monitored subjects and information for decision support. In this paper, a real-time trend extraction algorithm for dynamic data streams algorithm is proposed by combining an incremental recursive least square algorithm for regression parameter estimation with the generalized likelihood ratio test for change-point detection. Remarkably faster computational speed and higher trend analysis accuracy are achieved by this algorithm compared with the existing algorithms in the same field. The experiment results show the effectiveness of the proposed algorithm.
关 键 词:趋势分析 动态数据挖掘 增量递推最小二乘 广义似然比检验
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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