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| 1 | 时间序列数据挖掘中特征表示与相似性度量研究综述显示文摘分别分析了时间序列特征表示和相似性度量在数据挖掘中的作用和意义,对目前已有的主要方法进行了综述,分析各自存在的优缺点;同时,探讨了将来值得关注的问题,为进一步研究时间序列数据的特征表示和相似性度量提供了方向。 | 李海林 郭崇慧 | 2013 | 计算机应用研究2013，30，5： | 65 |
| 2 | 基于桑基图的时间序列文本可视化方法显示文摘针对新的可视化方法以及成熟的技术在不同类型数据方面的应用需要不断提出和创新的问题,提出了一种用桑基图来展现时间序列文本数据的可视化方法,并设计了相关的可视化算法。使用金融文本数据集对提出方法进行了验证,证明了方法的有效性。这种可视化方法能够对时间序列文本数据形象展现,对隐含的知识能够有效挖掘,具有很好的实用性。 | 姜婷婷 肖卫东 张翀 葛斌 | 2016 | 计算机应用研究2016，33，9： | 40 |
| 3 | 基于云模型的时间序列分段聚合近似方法显示文摘针对时间序列数据的高维特性,提出一种基于云模型的时间序列分段聚合近似方法.利用云模型的熵评判分段聚合后各子序列的数据稳定性,选取稳定性最弱的子序列再分段聚合,最终得到云模型序列,同时给出了云模型序列的相似性度量.该方法对时间序列能够有效降维,并能够自适应地识别和描述其基本特征.实验结果表明,数据压缩较大时,所提出方法能够较好地保证近似的准确性,并提高时间序列数据挖掘的效率. | 李海林 郭崇慧 | 2011 | 控制与决策2011，26，10： | 34 |
| 4 | 大范围地表沉降时序深度学习预测法显示文摘地表沉降不仅影响社会经济的可持续发展,还威胁人类的生命安全。高精度的地表沉降预测对人类预防地质灾害具有重要意义。现有的预测方法因模型参数难以获取或相关数据的缺乏而难以得到可靠的预测结果,针对此问题,本文提出一种基于深度学习的地表沉降预测方法。首先采用多主影像相干目标小基线干涉技术MCTSB-InSAR获取大区域高精度地表形变时序反演结果;其次利用循环神经网络作为网络架构,用长短期记忆(LSTM)模型进行地表沉降特征学习;最后采用网格搜索的方法调整模型参数,进而获取最优的模型参数组合方案。实际观测结果显示,相较于现有地表沉降预测方法,本文提出的预测模型平均绝对误差(0.3 mm)至少降低了27.3%,差分沉降量平均预测精度至少提高了8.9%。空间格局分析的结果表明,LSTM模型对于大区域时序形变的短期预测是有效的。 | 刘青豪 张永红 邓敏 吴宏安 康永辉 魏钜杰 | 2021 | 测绘学报2021，50，3： | 28 |
| 5 | 基于ARMA模型预测股票价格的实证分析显示文摘目的基于ARMA模型的基本理论,建立合理的ARMA模型,以上证综合指数为例对股票价格进行拟合预测和实证分析。方法首先,利用Eviews软件对原始数据序列进行单位根检验,判断原始数据序列是否具有平稳性;若非平稳,则需对原始序列作一阶差分处理,再次检验差分后序列的平稳性;其次,用自相关图与偏自相关图识别序列的模型形式对已识别的ARIMA(2,1,2)模型进行参数估计,包括估计模型的系数及判别模型的阶数;最后,运用所建立的模型对上证综合指数日收盘价进行高精度拟合预测。结果结果表明原始数据序列是非平稳性序列,但一阶差分后的序列是平稳的;模型的残差检验显示ARIMA(2,1,2)模型是有效的,预测下一个工作日上证综合指数每日收盘价的价格是3 642.47,与实际值相差较小,说明所建立的ARMA模型具有一定的准确性。结论 ARMA模型比较适合于进行短期预测,同时结合Eviews软件可以使得计算过程变得简便、准确。研究上证综合指数日收盘价的短期变动情况对预测股价未来趋势和制定投资策略具有现实意义,能够为投资者和决策者提供可靠的信息服务及决策指导。 | 孟坤 李丽 | 2016 | 河北北方学院学报(自然科学版)2016，32，5： | 20 |
| 6 | 基于增量动态时间弯曲的时间序列相似性度量方法显示文摘针对动态时间弯曲方法计算时间过长的问题,提出增量动态时间弯曲来度量较长时间序列之间的相似性。首先利用动态时间弯曲方法对历史时间序列数据进行相似性度量,得到相应的历史最优弯曲路径和路径中各元素的累积距离代价。其次,通过逆向弯曲度量方法完成当前序列数据的相似性度量,结合历史数据信息找到与历史弯曲路径相交且度量时间序列距离为当前最小值的新路径,进而实现增量动态时间弯曲的相似性度量。该方法不仅具有良好的度量质量,还具有较高的时间效率。数值实验表明,对于大部分时间序列数据集,新方法的分类准确率和计算性能要优于经典动态时间弯曲。 | 李海林 杨丽彬 | 2013 | 计算机科学2013，40，4： | 19 |
| 7 | 基于BP和朴素贝叶斯的时间序列分类模型显示文摘针对传统时间序列分类方法需要较为繁琐的特征抽取工作以及在只有少量标记数据时分类效果不佳的问题,通过分析BP神经网络和朴素贝叶斯分类器的特点,提出一种基于BP和朴素贝叶斯的时间序列分类模型。利用BP神经网络非线性映射能力和朴素贝叶斯分类器在少量标记数据下的分类能力,将BP神经网络抽取到的特征输入到朴素贝叶斯分类器中,可以较为有效地解决传统时间序列分类算法的问题。实验结果表明,该模型在标记数据较少情况下的时间序列分类中具有较高的分类准确度。 | 王会青 郭芷榕 白莹莹 | 2019 | 计算机应用研究2019，36，8： | 16 |
| 8 | 容积脉搏波序列的异常模式检测显示文摘容积血氧计是重要的临床设备,从其测量得到的脉搏波可以计算出心率,但是脉搏波容易受到体动等其他因素的干扰,在计算心率时有必要检测出这些干扰段。首先把脉搏波离散为符号序列,符号序列的若干位字母形成字,然后在局部和整体2个层次上比较字之间的距离,这些距离和设定的阈值比较,从而把脉搏波区分为正常段和干扰段,这种方法也可应用于其他信号。 | 王海涛 吕沙里 郑慧君 杨军 俞梦孙 | 2009 | 仪器仪表学报2009，30，11： | 12 |
| 9 | 数据挖掘综述显示文摘数据挖掘是当前热门的、具有广阔商业应用前景的一个研究领域。通过对国内外数据挖掘研究现状、算法和应用进行分析,发现国内数据挖掘的应用仍处于初级阶段,最后探讨了数据挖掘的发展趋势,这对我国的数据挖掘研究具有一定的参考价值。 | 汪明 | 2012 | 河北软件职业技术学院学报2012，14，1： | 11 |
| 10 | 基于时间序列数据挖掘的航天器故障诊断方法显示文摘时间序列方法是数据挖掘技术的一个重要分支,在航天器故障诊断领域具有非常广阔的应用前景。本文在系统研究时间序列数据挖掘技术现状基础上,重点介绍了一种基于时间序列数据挖掘的航天器故障诊断方法,包括确定诊断对象、航天器遥测数据选取、航天器遥测数据再处理、航天器遥测数据时间序列特征表示、航天器故障诊断的时间序列数据挖掘方法执行、挖掘结果的解释与评估、软件系统开发共7个步骤。最后通过卫星实例描述了该方法在航天器故障诊断中的具体应用。 | 肇刚 李言俊 | 2010 | 飞行器测控学报2010，29，3： | 10 |
| 11 | 基于数据挖掘的绝经综合征中医药临床疗效评价研究显示文摘目的提出一种基于疗效时间序列分析的方法,探讨它在绝经综合征中医药临床疗效评价研究的应用。方法采用聚类和主成分分析方法,对考察指标进行归类并确定其权重;并基于病例、考察指标和时间等构建疗效矩阵,采用矩阵Frobenius范数作为矩阵的相似度,分别将疗效矩阵转化为疗效时间序列;采用欧氏距离对疗效时间序列进行分析。结果这一方法与临床判定结果较为吻合,并发现中医药疗效分析结果与生存质量分析结果基本一致。结论以上方法有助于为绝经综合征中医药治疗效果提供有力的科学证据,并通过指标的调整,可辅助临床专家建立较完整的中医药临床疗效评价指标体系。 | 沈亚诚 王小云 傅昊阳 黎霄羽 | 2008 | 中国卫生统计2008，25，4： | 10 |
| 12 | 基于深度学习与内核岭回归的电力系统鲁棒状态估计显示文摘针对电力系统状态估计中量测数据存在非高斯噪声、估计结果精度有限和时效性不高的问题,该文提出了一种结合深度学习框架与内核岭回归的电力系统预测辅助鲁棒状态估计方法。首先,根据电力系统的历史运行数据,将基于注意力机制的卷积神经网络与长短期记忆神经网络相结合构建预测模型。其次,通过支持向量机来检测异常与缺失数据,实现数据分类,并基于改进的预测模型,在量测异常情况下输出状态量;再次,使用内核岭回归模型建立量测量与状态量的非线性映射函数,对含有非高斯噪声的量测量进行滤波;最后,在IEEE 118节点和IEEE 300节点测试系统上进行数值仿真,结果表明本文所提方法具有较高的精确性和鲁棒性。 | 王泽 张玉敏 吉兴全 徐波 杨明 韩学山 | 2022 | 高电压技术2022，48，4： | 10 |
| 13 | 含光伏电站发电系统可靠性评估方法研究显示文摘近年来光伏发电并网容量不断增加,如何准确评估其对发电系统可靠性的影响具有现实意义。综合考虑光伏出力具有的昼夜日周期性和季节时序特性,提出了一种基于最优分段和多维聚类算法的光伏出力建模方法。首先根据光伏每天有效出力时间长短为原则,采用Fisher最优分段算法,对其年时序出力进行最优分段;然后利用模糊c均值聚类技术对每一时间段逐一进行聚类分析。使得光伏出力的建模更细化,能较好地保留了其局部特性。以IEEE-RTS测试系统为例,针对宁夏某光伏电站实测出力数据,采用该方法将年评估时间尺度智能划分为5个时间段,并在各时间段上量化分析不同光伏容量对发电系统可靠性的影响。计算结果证明了该方法的有效性,对光伏电站的并网容量规划具有重要指导意义。 | 杨苏 黄俊辉 关志坚 袁越 吴涵 | 2017 | 电力需求侧管理2017，19，4： | 8 |
| 14 | 一种针对特定车辆潜在群体的行驶轨迹预测方法显示文摘城市智能交通信息系统所产生的原始交通数据中存在有大量的可供城市道路安全管理使用的未知模式信息,为了有效利用这些数据,提出一种针对特定车辆潜在群体的行驶轨迹预测方法(SVPG-TP)。该方法主要利用所提出的特定车辆潜在群体搜索算法及序列模式发现与贝叶斯网络互补预测的方式,有效地解决了目前城市道路安全中最为关注的潜在群体发现以及行驶轨迹预测这两大问题。通过实验测试验证所提出的算法在城市道路安全管理中的有效性及实用性,并实现软件系统,为保障城市道路安全提供可靠的技术手段。 | 吴子珺 于重重 孙利民 孙玉砚 | 2014 | 计算机应用研究2014，31，7： | 7 |
| 15 | 改进的自回归AR(p)预测模型在WSN中的应用显示文摘自回归AR(p)预测模型是无线传感网络(WSN)中一种减少数据传输次数和降低能量消耗的方法。针对AR(p)模型在建模过程中忽略了不同时期的历史数据对预测值的影响存在的差异,导致模型预测精度不高、网络通信频率受影响的问题,提出了一种改进的预测模型FAR(p)。在AR(p)模型中引入一种新的模糊隶属度函数,通过模糊隶属度函数对预测模型的每个历史数据赋予权值,实现历史数据'重近轻远'的预测效果,并经二次加权平均算法处理后重新构建预测模型。仿真结果表明,改进的预测模型有效地提高了模型预测精度,减少了传感网络中数据传输次数,降低了能量消耗。 | 谭巧巧 杨吉云 | 2015 | 计算机工程与应用2015，51，12： | 7 |
| 16 | 多产品相互制约条件下的制造业产品需求预测研究显示文摘供应链环境中,产品需求预测对于制造业安排生产计划具有导向作用。对于大多数制造企业,通常生产的同一系列产品下有多种型号产品。由于受产能及市场容量限制,同系列下多型号产品之间对各自产品需求会产生相互影响作用。鉴于此,考虑历史需求数据在时间序列上的相邻关联性,研究在不同时间序列上各型号产品相互制约影响下产生的不同需求形态。同时考虑产品自身属性差异、供应链环境等影响因素,预测出某型号产品未来一段时间内的需求量。通过GRU-BP组合神经网络预测模型,对模型分析求解后证明预测结果的可行性。 | 李琼 陈佳 徐斌 | 2021 | 计算机应用与软件2021，38，3： | 7 |
| 17 | 基于粒计算的不确定性时间序列建模及其聚类显示文摘在多粒度时间序列研究中不确定性问题是时间序列数据挖掘研究中的重要课题.时间序列时序粒度本身的不稳定是一种广泛存在现象,也是时间序列数据挖掘困难的一个重要原因,然而这种情况却较少文献进行过讨论.对于这个问题首先建立了多粒度时间序列的基础数据模型及相关时序粒度的定义.其次对时间粒度不确定性现象的不同成因进行了讨论,并建立相应的不确定性时间序列数据模型.最后基于上述理论和粒计算的思想,多粒度时间序列的最优粒度获取和不确定性粒度时序粒度的基本稳定策略分别进行了研究和讨论.由于聚类分析是时间序列数据挖掘中的最重要的理论研究和应用基础之一,不确定性多粒度时间序列数据的聚类成为一个典型的时间序列数据挖掘难题.一个引入稳定粒度策略的聚类算法框架被提出来解决这类不确定性时间序列数据的聚类问题.最后一个典型的具有不稳定粒度时间序列特点的重症监护病房生理指标数据集和病人存活率预测实验被应用于验证上述理论.实验结果表明在时间序列数据挖掘中选择不同的时间属性粒度对于数据挖掘的效果符合粒计算的计算规律,同时选择了粒度稳定性处理策略聚类算法的实验能够获得更好的预测效果. | 徐健锋 张远健 Zhou Duanning Li Dan 李宇 | 2014 | 南京大学学报(自然科学版)2014，50，1： | 7 |
| 18 | 基于关键点的不同长度时间序列相似性度量显示文摘目前,时间序列的相似性大多是在原始序列上进行判断和比较的,原始序列维度较高,计算量大,不利于相似性比较。提出了新的关键点(转折点或极值点)算法,除利用常用的极值法求非单调序列的关键点外,还提出了求单调序列关键点的新算法,利用该算法可以压缩时间序列,降低维度,又能保持序列的轮廓。在关键点时间序列上提出了新的相似性判定算法,利用该算法可计算任意两序列的相似度,并且提高了相似性判定的鲁棒性,减少人为干预设置阈值带来的影响。实验结果表明,基于时间序列关键点的相似性算法能很好地判定任意两序列的相似性,减少了计算量,提高了鲁棒性及减少人为干扰,对时间序列数据挖掘中的聚类与预测有很好的帮助作用。 | 刘永志 皮德常 陈传明 | 2014 | 计算机工程与应用2014，50，20： | 7 |
| 19 | 基于形态特征的测井曲线相似性搜索研究显示文摘针对测井曲线以深度为轴反映地质信息的性质,结合时间序列相似性分析,提出基于形态特征的测井曲线相似性搜索方法。采用综合活度分析法在子序列划分的基础上对测井曲线进行对比,综合序列的趋势、深度跨度以及波动幅度三种形态特征,将对比序列的斜率差进行加权来度量子序列的相似性。该度量方法强调曲线形态变化程度,有效描述曲线形态差异,物理意义明确。实验表明该方法能够有效用于测井曲线相似性搜索。 | 尚福华 马楠 杜睿山 | 2013 | 计算机应用研究2013，30，4： | 6 |
| 20 | 时序数据库技术在贵州地质灾害监测设备运行维护调度平台中的应用显示文摘本文分析了目前贵州省地质灾害监测设备运行维护调度平台对海量时空监测数据的存储和访问需求,提出了引入时序数据库技术来解决传统数据库在处理海量运维调度数据时碰到的存储容量和访问效率方面问题的解决方案。基于时序数据库技术对贵州省地质灾害监测设备运行维护调度平台进行升级和重构,取得显著成效。 | 张家勇 刘黔云 邓卫卫 龚伟 张楠 李程 李潇 胡屿 | 2020 | 中国地质灾害与防治学报2020，31，5： | 6 |
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