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Online-HHT方法在时间序列数据流预测中的应用
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP273.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]大连理工大学软件学院,辽宁大连116624
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.50679011);国家重点基础研究发展规划(973)(the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2009CB226111 ).
中文摘要:

在研究已有时间序列数据流预测方法的前提下,给出了一种基于滑动窗口的时间序列数据流通用预测模型,提出能有效降噪并进行多尺度滑动窗口分析,进而进行预测的新方法Online-HHT,将数据流中的滑动窗口技术与HHT方法相结合从而达到在线分析的目的。使用此模型,通过实验证实了Online-HHT方法能够有效地对时序数据流进行在线自适应趋势预测。

英文摘要:

After studying existed methods of time series data stream,a common prediction model is given to analyze time series data stream over sliding window,a novel method named Online-HHT is presented that is with efficient de-noise ability and multi-scale analysis ability over sliding window,then prediction is maken based on the analysis results.This method connects sliding window technique in data stream field and HHT method to realize online analysis.Using this model,it approves that Online-HHT method can effectively make online self-adaption prediction for time series data stream by experiment.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887