序列数据挖掘

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基于时间序列数据挖掘的常规机组爬坡性能估计
《山东电力技术》2024年第12期53-60,共8页刘恩仁 高嵩 白卓 杨子江 李乐蒙 李军 
国家自然科学基金项目(62273214);国网山东省电力公司电力科学研究院自主研发项目(520626230084)。
随着新能源发电并网规模以及电网负荷峰谷差的不断扩大,电网电力平衡难度日益增加。火电等常规机组的爬坡性能是电网调节机组出力、维护电力平衡的重要参数。提出一种基于时间序列数据挖掘的常规机组爬坡性能估计方法。首先,利用均值变...
关键词：常规机组 爬坡性能 密度峰值挖掘 线性回归分析 
通信基站关键指标数据异常检测与趋势预测的研究
《计算机科学与应用》2024年第3期20-30,共11页窦钰哲 甘俊 
本文主要研究了智能运维中的异常检测与趋势预测的问题。采用高斯滤波器、归一化处理等方法,完成了对数据的预处理;利用Hampel滤波函数获取异常值,通过快速傅里叶变换计算异常周期,最后使用数据训练模型和决策树分类器,建立基于BP神经...
关键词：时间序列数据挖掘 通信基站 BP神经网络 Hampel滤波 决策树分类器 
基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法
《移动信息》2024年第1期192-194,共3页张宇 
文中对时间序列数据挖掘的基本定义、应用任务展开了分析,讨论了一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法,具体包括原始数据采集、数据预处理分析、负荷数据降维处理、负荷数据重表达、提取负荷曲线形态、负荷曲线聚类分析等,...
关键词：时间序列 数据挖掘 负荷曲线 
基于高阶思维培养的专家与新手数学教师课堂对话比较研究被引量：10
《数学教育学报》2023年第3期68-72,102,共6页马静 赵文君 曹一鸣 
国家社会科学基金“十四五”规划2022年度教育学青年课题——人工智能支持下聚焦关键教学行为的课堂教学评价研究(CHA220300)。
高阶思维的培养是数学教育重要目标,高质量课堂对话是其基本途径,也是新手教师专业成长的困境.以60节初中数学课堂教学录像为样本,采用序列数据挖掘和序列频繁模式挖掘的方法,对专家教师和新手教师课堂对话中高阶思维活动特征进行对比分...
关键词：专家和新手教师 高阶思维 课堂对话 序列数据挖掘 
基于动态编程匹配的聚类序列数据挖掘算法被引量：1
《计算机应用与软件》2022年第11期257-263,323,共8页曾铮 
河南省高新技术领域科技攻关项目(142102210331)。
针对共现聚类挖掘算法忽略共现事件的发生顺序和时间间隔,且推理精度受限等问题,提出一种基于动态编程匹配的聚类序列数据挖掘算法。利用贝叶斯推理来推断时间间隔的概率密度函数从而提高对不确定性的鲁棒性,并且同时考虑了空间接近性...
关键词：共现聚类挖掘 动态编程 聚类序列数据挖掘 概率密度函数 损伤性分析 
时间序列数据挖掘中的聚类研究综述被引量：25
《电子科技大学学报》2022年第3期416-424,共9页李海林 张丽萍 
国家自然科学基金面上项目(71771094)。
鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述。时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚...
关键词：聚类分析 数据挖掘 高维性 时间序列 时间序列聚类 
一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法被引量：31
《电力系统保护与控制》2021年第5期140-148,共9页唐俊熙 曹华珍 高崇 吴亚雄 石颖 
中国南方电网公司科技项目资助(GDKJXM20173251)。
针对目前用户负荷曲线分析方法研究中传统方法在单一用户典型负荷曲线提取以及负荷曲线特征提取的不足,提出了一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法。该方法首先基于分段聚合近似方法对单一用户的负荷曲线降维,并基于符号聚...
关键词：数据挖掘 符号聚合近似 典型负荷曲线 K-MEANS 聚类分析 
针对时间序列数据挖掘的双加权聚类集成被引量：1
《云南电力技术》2021年第1期76-81,86,共7页胡健 王海林 肖鹏 尹君 
静态数据的聚类方法已得到了较为深入的研究,然而现实生活中越来越多的应用涉及到时间序列的聚类分析。但此类数据具有复杂的动态特性、高维度和海量性等特点,使得传统的算法无法获得较为理想的聚类结果。本项目将针对时间序列数据挖掘...
关键词：聚类 集成学习 非监督学习 数据挖掘 时间序列 
基于XGBoost算法的多元水文时间序列趋势相似性挖掘被引量：7
《计算机科学》2020年第S02期459-463,共5页丁武 马媛 杜诗蕾 李海辰 丁公博 王超 
青年人才托举工程(2019QNRC001);中国水利水电科学研究院基本科研业务费专项(WR0145B012020)。
针对传统的利用神经网络等工具进行水文趋势预测得出结果不具备解释性等不足,文中提出一种基于机器学习算法的水文趋势预测方法,该方法旨在利用XGBOOST机器学习算法建立参照期与水文预见期之间各水文特征的相似度映射模型,从而在历史水...
关键词：机器学习 多元时间序列 水文趋势预测 时间序列数据挖掘 相似性度量 
时间序列数据挖掘:公共自行车系统时空聚类被引量：1
《内蒙古工业大学学报（自然科学版）》2020年第4期249-255,共7页汪丽娜 申江龙 
国家自然科学基金项目(11861049);内蒙古自治区自然科学基金项目(2018LH01012)。
共享经济浪潮下,自行车再次成为重要的城市交通工具.依据公共自行车系统运营产生的海量用户骑行数据,文章以自行车净流出数为聚类指标运用K-mean算法实现了自行车站点的时序特征聚类和集群的空间分布展示.构建了基于自行车净流出数的新...
关键词：聚类分析 时间序列 数据挖掘 城市交通 公共自行车 
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