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时序动态关联规则挖掘中趋势变化与预测
  • ISSN号：1672-6871
  • 期刊名称：《河南科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]武汉电力设备厂,湖北武汉430064, [2]武汉大学自动化系,湖北武汉430072
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（61170024）;中央高校基本科研专项基金项目（121031）
作者： 赵昊, 汪涛, 许凡[2], 方彦军[2]
关键词： 小波变换, 动态关联规则, 自回归模型
中文摘要：

针对时序动态关联规则挖掘中,支持度向量在时间特性上不宜观察其整体变化趋势与预测问题,提出了把小波变换应用到动态关联规则挖掘中,并建立自回归模型预测其整体趋势变化。该方法首先利用小波技术对挖掘出的动态关联规则支持度向量进行变换;其次,通过小波变换的多分辨率特点提取出近似部分和细节部分,同时利用近似部分观察其整体趋势变化;然后对两个部分分别进行重构,并利用自回归预测模型对重构的两个部分进行预测和累加,从而得到最后的预测结果,并用绝对误差检验其预测的精准度;最后实验证明其预测精度较高。

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期刊信息
  • 《河南科技大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南科技大学
  • 主编：苏娟华
  • 地址：河南省洛阳市开元大道263号
  • 邮编：471023
  • 邮箱：hkdxbz@haust.edu.cn
  • 电话：0379－64231476
  • 国际标准刊号：ISSN：1672-6871
  • 国内统一刊号：ISSN：41-1362/N
  • 邮发代号:36-285
  • 获奖情况:
  • 1999年全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀科技...,全国高校自然科学优秀学报,河南省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:4775