云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 序列聚类

序列聚类: 作品数：119被引量：529H指数：12; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>; 相关作者：李海林任家东翁小清刘红艳王崑声更多>>; 相关机构：复旦大学武汉大学华侨大学东南大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划福建省社会科学规划项目更多>>

基于时间序列聚类的Hadoop云计算平台异常信息流检测: 《网络安全技术与应用》2025年第4期91-94,共4页董翔宇; 由于Hadoop云计算平台处理数据量较大,在多种应用场景的影响下导致信息流数据具有多维复杂的特征,检测过程吞吐量低且检测结果存在一定的误差,为此提出基于时间序列聚类的Hadoop云计算平台异常信息流检测。该方法利用Hadoop云计算平台...; 关键词：时间序列聚类 Hadoop云计算平台信息流数据特征异常检测

基于改进聚类方法的大坝安全监测算法: 《水力发电》2025年第4期97-103,110,共8页李东明聂一丹晁阳齐慧君林潮宁; 国家重点研发计划(2022YFC3005403);国家自然科学基金资助项目(52309151);水利部水库大坝安全重点实验室开放研究基金(YK323007)。; 为提升大坝安全预测过程中离群值检验与风险预测的精度与效率,对K-Shape聚类方法进行改进,将空间距离纳入K-Shape聚类评价指标,改进了大坝监测时间序列聚类算法,并将聚类中心线与统计模型方法结合,构建基于聚类结果的离群值判断方法。...; 关键词：大坝安全监测精度时空序列聚类 K-Shape聚类方法长短期记忆网络(LSTM)

多故障模式下的设备剩余使用寿命预测方法: 《自动化与信息工程》2025年第2期54-62,共9页单苏苏信明江; 针对设备因多种故障模式失效时,不同故障模式对设备的使用寿命和退化轨迹产生不同影响的问题,提出一种基于深度时间序列聚类(DTC)的多任务分支模型,实现设备的故障模式识别和剩余使用寿命(RUL)预测。首先,利用DTC从输入数据中提取特征,...; 关键词：剩余使用寿命多故障模式深度时间序列聚类故障模式识别分支预测器

多元时间序列聚类算法综述: 《计算机科学与探索》2025年第3期582-601,共20页郑德生孙涵明王立远段垚鑫李晓瑜; 国家重点研发计划(J2019-V-0001-0092);工业物联网与网络化控制教育部重点实验室开放基金(2022FF02)。; 多元时间序列(MTS)作为众多领域智能化技术的关键数据依据,其随时间推移记录了系统中多个变量的状态变化。聚类技术作为一个数据挖掘核心工具可以将数据按照其结构相似性划分为不同的簇,通过识别数据的结构和内在关系挖掘系统发展规律...; 关键词：多元时间序列聚类算法特征表示相似性度量聚类评估指标

利用出租车时序数据识别城市功能区: 《吉林大学学报(工学版)》2025年第2期603-613,共11页马书红张俊杰陈西芳廖国美; 陕西省交通厅科技项目(21-13R)。; 针对传统功能区识别方法缺乏对居民这一城市空间活动主体的动态表征,基于出租车轨迹与POI数据,提出了城市地块功能属性识别方法。首先,分别构造一类出发和到达时序向量;然后,利用改进的动态时间规整和聚类算法对居民出行模式进行聚类划...; 关键词：交通运输规划与管理时间序列聚类出租车轨迹数据居民出行特征功能区识别

基于共享单车出行需求聚类的空间分异特征研究被引量：1: 《东岳论丛》2024年第10期113-121,共9页胡蓓蓓高春华董现垒; 山东省社会科学规划研究项目(项目编号:23CGLJ43)的资助。; 共享单车是“互联网+”和共享经济背景下的一种绿色交通运营模式,它的出现不仅满足了人们短途出行的需求,而且对于促进城市公共交通的可持续发展具有重要意义。目前很多城市出现了诸如共享单车资源配置不合理、运营效率低下、管理困难...; 关键词：共享单车出行需求时间序列聚类空间分异特征共享经济城市公共交通

基于改进TS-DTW距离度量的时间序列聚类: 《统计学与应用》2024年第5期1690-1700,共11页张艳何腾松彭鼎; 基于不同相似性度量的方法对时间序列进行聚类,比较改进TS-DTW距离与其他距离度量相似性在聚类结果上的效果。结果表明基于改进TS-DTW距离度量的聚类结果比其他方法更有效。利用上海证券交易所50指数成分股进行实证研究,采用改进TS-DTW...; 关键词：时间序列聚类改进TS-DTW 投资组合构建风险控制

基于Edlib的启发式生物序列聚类算法: 《宝鸡文理学院学报（自然科学版）》2024年第3期50-55,共6页卫泽刚陈旭张小丹胡婉靖刘飞; 国家自然科学基金青年项目(62402010);宝鸡文理学院校级研究生创新科研项目(YJSCX23YB37);陕西省科技厅项目(2024SF-YBXM-134);陕西省教育厅项目(23JK0287);陕西基础科学(数学、物理学)研究院科研计划项目(23JSQ051);2023年教育部产学合作协同育人项目(230705211175618);宝鸡文理学院第十七批校级本科教学改革研究项目(22JGYB37);宝鸡文理学院2023年大学生创新创业训练计划项目(S202310721033)。; 目的提出一种基于Edlib的启发式序列聚类算法:EdClust,以降低目前启发式序列聚类算法普遍存在的聚类数量过估计和聚类种子序列质量低的问题。方法EdClust首先读取第一条序列并作为第一个聚类单元的种子;然后读取下一条序列,通过Edlib计...; 关键词：序列聚类启发式聚类聚类质量高通量测序

基于时间序列聚类和天际线算法的高价值热点主题挖掘方法研究: 《情报科学》2024年第9期178-191,共14页滕婕李硕刘莉胡广伟; 国家社会科学基金重大项目“大数据驱动的城乡社区服务体系精准化构建研究”(20&ZD154);营销服务渠道效能及渠道协同效能评价体系研究(SGJSYF00YHJS2000144); 【目的/意义】针对现有研究中关键词筛选的指标维度较少,且文献主题的演化和排序方法存在单一性问题,本文提出一种基于时间序列聚类和天际线算法的高价值热点主题挖掘方法。【方法/过程】首先,通过RFM模型对关键词进行价值分层,获取具...; 关键词：分析时间序列聚类天际线算法高价值主题主题挖掘

基于张量表示的间歇性序列自适应区间预测: 《郑州大学学报（工学版）》2024年第4期79-86,共8页毛文涛高祥罗铁军张艳娜宋钊瑜; 国家重点研发计划项目(2018YFB1701400);盾构及掘进技术国家重点实验室开放课题(SKLST-2021-K04)。; 在实际业务中,配件需求发生随机、需求量波动大,配件序列数据呈现明显的间歇性分布,同时由于人工报单失误或特殊事件等因素的影响,实际配件需求易发生异常变化,导致传统的时间序列预测方法难以捕捉配件需求量的演化规律,预测结果不确定...; 关键词：需求预测间歇性时间序列张量分解配件管理区间预测时间序列聚类

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