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基于离散数据流分割算法的预测方法
1
作者
孙丽君
李方方
胡祥培
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第9期48-61,共14页
离散数据流具有不确定性高、演变趋势多变以及多极值性等特征.针对这些特征带来的预测难以兼顾准确性和实时性的问题,提出了基于离散数据流分割算法的预测方法.该方法融合了短期趋势提取与分割点在线自适应检测:预测前基于非参数回归短...
离散数据流具有不确定性高、演变趋势多变以及多极值性等特征.针对这些特征带来的预测难以兼顾准确性和实时性的问题,提出了基于离散数据流分割算法的预测方法.该方法融合了短期趋势提取与分割点在线自适应检测:预测前基于非参数回归短期预测模型和改进的趋势提取算法获取短期(预测日)趋势,提前挖掘、分析预测日的短期趋势规律,以用于在线预测;预测时主要针对在线的数据流,基于假设检验自适应地检测分割点,以解决分割点难以确定的问题,并基于短期趋势修正分割点处的预测模型,减少了预测模型对缓冲数据的依赖.数值实验结果验证了本研究所提预测方法的有效性和可行性.
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关键词
离散数据流预测
在线
数据流
分割
非参数回归
趋势提取
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题名
基于离散数据流分割算法的预测方法
1
作者
孙丽君
李方方
胡祥培
机构
大连理工大学经济管理学院
出处
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第9期48-61,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(71971037,72371053)。
文摘
离散数据流具有不确定性高、演变趋势多变以及多极值性等特征.针对这些特征带来的预测难以兼顾准确性和实时性的问题,提出了基于离散数据流分割算法的预测方法.该方法融合了短期趋势提取与分割点在线自适应检测:预测前基于非参数回归短期预测模型和改进的趋势提取算法获取短期(预测日)趋势,提前挖掘、分析预测日的短期趋势规律,以用于在线预测;预测时主要针对在线的数据流,基于假设检验自适应地检测分割点,以解决分割点难以确定的问题,并基于短期趋势修正分割点处的预测模型,减少了预测模型对缓冲数据的依赖.数值实验结果验证了本研究所提预测方法的有效性和可行性.
关键词
离散数据流预测
在线
数据流
分割
非参数回归
趋势提取
Keywords
discrete data stream forecasting
on-line data stream segmentation
nonparametric regression
trend extraction
分类号
F272.1 [经济管理—企业管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于离散数据流分割算法的预测方法
孙丽君
李方方
胡祥培
《管理科学学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024
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