多时间序列

作品数：24被引量：94H指数：6
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：施炜潘鹏王朝坤徐亚军赵艳更多>>
相关机构：清华大学电子科技大学同济大学中国科学院更多>>
相关期刊：《计算机与现代化》《计算机应用与软件》《南京航空航天大学学报（自然科学版）》《计算机应用研究》更多>>
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多时间序列的变长共有模式挖掘算法
《计算机应用与软件》2025年第3期244-252,共9页张明明 王鹏 汪卫 
国家科技部重点研发计划项目(2020YFB1710001)。
时间序列的模式挖掘是数据挖掘领域的一项重要研究任务,旨在挖掘出序列中相似的且有意义的子序列片段。但对于多时间序列中的变长共有模式挖掘,现有的方法并不能高效地解决该问题。为此,提出一种高效的、可扩展的算法VCMD。该算法通过...
关键词：时间序列 模式挖掘 变长共有模式 下界剪枝 
基于多时间序列Landsat-8遥感影像的珊瑚礁白化监测被引量：2
《地质科技通报》2022年第5期181-189,共9页吴柯 杨帆 徐莹 
国家自然科学基金区域联合基金重点项目(U21A2013);“全球变化与海气相互作用(二期)”专项(GASI-01-DLYG-WIND01);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2642022009)。
近年来,受人类活动和全球变暖的双重影响,我国南海区域珊瑚礁生态系统退化,发生白化现象。利用遥感技术监测和掌握珊瑚礁的白化情况,对南海生态环境的保护和治理具有重大价值。首先通过多期海表温度数据获取珊瑚礁白化预警的区域,选定...
关键词：Landsat-8 珊瑚礁白化 水深校正 支持向量机 高斯混合模型 多时间序列 
地下工程多时间序列监测数据异常检测算法被引量：7
《现代隧道技术》2022年第S01期171-179,共9页王晨阳 张子新 黄昕 许祺航 
国家重点研发计划(2019YFC0605105);上海市科技创新行动计划(19DZ1201004)
为实现地下工程监测数据中的异常信息检测,提出了一种多传感器关联的异常检测及识别算法。首先,通过分段线性表示算法提取原始监测序列数据特征,结合局部异常因子检测算法实现单维监测时序数据的异常值识别;然后,基于动态时间弯曲距离分...
关键词：异常值检测 多传感器关联 时间序列 地下工程监测 
基于极端梯度提升的跨地区多种类电力需求预测被引量：2
《计算机与现代化》2022年第3期18-22,29,共6页张苏宁 王芳 朱燕 景栋盛 
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(17KJA520004)。
对多个地区不同形式电力需求进行预测,不仅可以保证各地区电力供给稳定,还可以对全国产生的不同形式电力资源按地区进行合理分配。但目前的方法多针对单地区进行单一时间序列的预测,无法满足能源互联网中对复杂情况的电力需求预测要求...
关键词：能源互联网 电力需求预测 负荷预测 极端梯度提升 多时间序列 
基于CNN-LSTM网络的在线多任务销售预测模型
《阜阳师范大学学报（自然科学版）》2021年第2期85-91,共7页王旭 廖涛 张顺香 
国家自然科学基金面上项目(62076006);安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2017007);安徽省高等学校自然研究重点项目(KJ2016A202)资助。
有效的销售预测利于企业制定正确的营销策略,针对当前销售预测研究中存在无法进行实时在线多任务销售预测、稳定获取序列数据中的时序特征等问题,提出了一种基于CNN-LSTM网络的在线多任务销售预测模型。该模型上层CNN网络抽取得到重要...
关键词：在线学习 多时间序列 卷积神经网络 长短期记忆网络 销售预测 
基于CNN-LSTM的在轨卫星故障预测分析被引量：6
《军事运筹与系统工程》2021年第1期57-63,72,共8页钱昭勇 曹裕华 张雷 
全军军事类研究生资助课题(JY2019C213)。
在役考核中,对遥测参数进行监控与分析,是评估在轨卫星工作状态及健康状况的重要途径。为解决在线多任务故障预测问题,提出了结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的数据挖掘模型,并运用了一种基于误差反馈的权重自调整机制。...
关键词：在役考核 故障预测 多时间序列 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 
多时间序列的嘉兴建成区商圈提取与分析
《浙江测绘》2020年第1期46-48,4,共4页付帅 
本研究以野天地图窑嘉兴冶POI数据为基础,顾及道路网的地理约束,采用道路网与POI数据相结合的网络核密度估计方法,提取2009年、2013年及2018年多个时间序列的嘉兴建成区商圈分布,分析商圈热点分布变迁,并结合叶嘉兴市城市总体规划(2003-...
关键词：兴趣点 网络核密度估计 城市总体规划 商圈年均发展率 
基于神经网络参数估计的多时间序列股市分析方法探讨
《现代商业》2018年第13期91-92,共2页王妍 李迎凤 
本文从参数估计入手,将神经网络与时间序列模型相结合,以求探讨出一个能够提升预测股市的准确度的分析方法。并在两者的结合过程中,利用神经网络输入层为矩阵这种数据结构的先天优势,通过非线性映射函数sigmoid将多个时间序列模型进行整...
关键词：神经网络参数估计 多时间序列 股市分析 ARMA模型 GARCH模型 
应用自组织映射方法的北京市2005—2013年土地利用时空演变分析被引量：7
《生态学报》2017年第19期6346-6354,共9页齐建超 刘慧平 伊尧国 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目;北京市共建项目专项资助;国家自然科学基金项目(40671127);国土资源部公益性行为科研专项(201411015-03)
时间序列土地利用时空演变规律分析是当前的研究热点之一,通过应用自组织映射神经网络方法进行多时间序列土地利用变化时空一体化表达与演变规律分析,探索区域土地利用变化模式。基于北京市2005、2007、2009、2011、2013年5期土地利用...
关键词：自组织映射(SOM) 土地利用变化 多时间序列 时空分析 轨迹分析 
多时间序列关联规则分析的论坛舆情趋势预测被引量：23
《南京航空航天大学学报》2012年第6期904-910,共7页钱爱玲 瞿彬彬 卢炎生 陈攀攀 陈国栋 
国家自然科学基金(61100060)资助项目;教育部人文社会科学研究青年基金(11YJCZH008)资助项目
为了预测论坛舆情及其动态演变趋势,基于多时间序列的关联分析,集中分析了论坛中3个量的时间序列之间的关联规则:活跃者之间的关系强度的时间序列、坚定支持者人数的时间序列以及坚定支持者成员的变化频度的时间序列。然后给出了一种新...
关键词：论坛舆情 趋势预测 时间序列 关联分析 
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