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基于加权移动平均的数据流预测模型
被引量:
9
1
作者
孟凡荣
庄朋
闫秋艳
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第10期3680-3682,3686,共4页
提出一种新的基于滑动窗口的预测模型。该模型仅存储当前滑动窗口中的数据并对其进行分析,提高了计算效率;同时,为了削减在较小数据集上回归预测所产生的偏差,提出一种基于加权移动平均的数据流预测算法WMA_LRA。实验采用FDS 4.0模拟一...
提出一种新的基于滑动窗口的预测模型。该模型仅存储当前滑动窗口中的数据并对其进行分析,提高了计算效率;同时,为了削减在较小数据集上回归预测所产生的偏差,提出一种基于加权移动平均的数据流预测算法WMA_LRA。实验采用FDS 4.0模拟一个房屋的火灾发生情况,运用WMA_LRA算法对火灾现场的局部温度进行短期预测,结果表明该算法可以有效地提高计算效率和预测精度。
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关键词
数据流预测
加权移动平均
回归分析
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职称材料
基于有向图构造的数据流预测算法
2
作者
由欣
印桂生
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011年第5期40-44,共5页
数据流的预测技术在金融证券管理、网络监控等应用中具有重要的作用.分析近年来有关数据流预测的技术,并做出总结.提出一种新的数据流预测方法,将输入的数据流构造成有向图数据结构,并随着新数据流的到来对有向图进行维护,从中提取概率...
数据流的预测技术在金融证券管理、网络监控等应用中具有重要的作用.分析近年来有关数据流预测的技术,并做出总结.提出一种新的数据流预测方法,将输入的数据流构造成有向图数据结构,并随着新数据流的到来对有向图进行维护,从中提取概率矩阵,利用马尔可夫模型进行计算,得出数据流下一时刻可能的到来值.最后通过实验验证其可行性.结论表明,该算法的精度和预测成功率都较高.
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关键词
数据流预测
有向图构造
马尔可夫模型
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职称材料
基于图拉普拉斯变换和极限学习机的时间序列预测算法
被引量:
3
3
作者
邹小云
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第4期288-294,共7页
由于时间效率的约束,多元时间序列预测算法往往存在预测准确率不足的问题。对此,提出基于图拉普拉斯变换和极限学习机的时间序列预测算法。基于图拉普拉斯变换对时间序列进行半监督的特征提取,通过散布矩阵将监督特征和无监督特征进行...
由于时间效率的约束,多元时间序列预测算法往往存在预测准确率不足的问题。对此,提出基于图拉普拉斯变换和极限学习机的时间序列预测算法。基于图拉普拉斯变换对时间序列进行半监督的特征提取,通过散布矩阵将监督特征和无监督特征进行融合。设计在线的极限学习机学习算法,仅需要在线更新网络的输出权重矩阵即可完成神经网络的学习。利用提取的特征在线训练极限学习机,实现对多元时间序列的实时预测。基于多个数据集进行仿真实验,结果表明该算法有效地提高了预测准确率。
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关键词
多元时间序列
人工神经网络
图拉普拉斯变换
极限学习机
数据流预测
特征选择
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职称材料
一种基于G(1,1)改进模型的WSN流量异常检测方法
被引量:
1
4
作者
张金荣
王越
+1 位作者
王东
唐贤伦
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2008年第4期66-69,共4页
提出了一种基于灰系统预测理论的无线传感器网络数据流异常检测方法,并使用组合优化策略进行了改进,用轮转迭代法求得组合优化参数.实验结果表明:经过3次迭代,该方法即可较标准G(1,1)模型降低59.5%的误差,其能耗低于时间序列分析常用算...
提出了一种基于灰系统预测理论的无线传感器网络数据流异常检测方法,并使用组合优化策略进行了改进,用轮转迭代法求得组合优化参数.实验结果表明:经过3次迭代,该方法即可较标准G(1,1)模型降低59.5%的误差,其能耗低于时间序列分析常用算法ARMA.该方法既可以在传感器节点使用,也可以在sink节点使用,具有所需原始数据少、建模快、实时性和适用性强、扩展性好等特点,弥补了传感器网络节点资源受限的不足.
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关键词
无线传感器网络
数据流预测
异常检测
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职称材料
题名
基于加权移动平均的数据流预测模型
被引量:
9
1
作者
孟凡荣
庄朋
闫秋艳
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第10期3680-3682,3686,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50674086)
中国矿业大学青年科研基金项目(2008A041)
文摘
提出一种新的基于滑动窗口的预测模型。该模型仅存储当前滑动窗口中的数据并对其进行分析,提高了计算效率;同时,为了削减在较小数据集上回归预测所产生的偏差,提出一种基于加权移动平均的数据流预测算法WMA_LRA。实验采用FDS 4.0模拟一个房屋的火灾发生情况,运用WMA_LRA算法对火灾现场的局部温度进行短期预测,结果表明该算法可以有效地提高计算效率和预测精度。
关键词
数据流预测
加权移动平均
回归分析
Keywords
data stream prediction
weighted moving average method
regression analysis
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于有向图构造的数据流预测算法
2
作者
由欣
印桂生
机构
哈尔滨工程大学计算机与科学技术学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011年第5期40-44,共5页
文摘
数据流的预测技术在金融证券管理、网络监控等应用中具有重要的作用.分析近年来有关数据流预测的技术,并做出总结.提出一种新的数据流预测方法,将输入的数据流构造成有向图数据结构,并随着新数据流的到来对有向图进行维护,从中提取概率矩阵,利用马尔可夫模型进行计算,得出数据流下一时刻可能的到来值.最后通过实验验证其可行性.结论表明,该算法的精度和预测成功率都较高.
关键词
数据流预测
有向图构造
马尔可夫模型
Keywords
data stream prediction
digraphs constructing
Markov models
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于图拉普拉斯变换和极限学习机的时间序列预测算法
被引量:
3
3
作者
邹小云
机构
湖北职业技术学院公共课部
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第4期288-294,共7页
文摘
由于时间效率的约束,多元时间序列预测算法往往存在预测准确率不足的问题。对此,提出基于图拉普拉斯变换和极限学习机的时间序列预测算法。基于图拉普拉斯变换对时间序列进行半监督的特征提取,通过散布矩阵将监督特征和无监督特征进行融合。设计在线的极限学习机学习算法,仅需要在线更新网络的输出权重矩阵即可完成神经网络的学习。利用提取的特征在线训练极限学习机,实现对多元时间序列的实时预测。基于多个数据集进行仿真实验,结果表明该算法有效地提高了预测准确率。
关键词
多元时间序列
人工神经网络
图拉普拉斯变换
极限学习机
数据流预测
特征选择
Keywords
Multivariate time series
Artificial neural networks
Graph Laplace transform
Extreme learning machine
Data stream prediction
Feature selection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于G(1,1)改进模型的WSN流量异常检测方法
被引量:
1
4
作者
张金荣
王越
王东
唐贤伦
机构
重庆工学院计算机科学与工程学院
重庆邮电大学自动化学院
出处
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2008年第4期66-69,共4页
基金
重庆市科委自然科学基金资助项目(CSTC2006BB2430)
重庆工学院科研启动项目(2008ZD24)
文摘
提出了一种基于灰系统预测理论的无线传感器网络数据流异常检测方法,并使用组合优化策略进行了改进,用轮转迭代法求得组合优化参数.实验结果表明:经过3次迭代,该方法即可较标准G(1,1)模型降低59.5%的误差,其能耗低于时间序列分析常用算法ARMA.该方法既可以在传感器节点使用,也可以在sink节点使用,具有所需原始数据少、建模快、实时性和适用性强、扩展性好等特点,弥补了传感器网络节点资源受限的不足.
关键词
无线传感器网络
数据流预测
异常检测
Keywords
WSN
flow prediction
grey system
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权移动平均的数据流预测模型
孟凡荣
庄朋
闫秋艳
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009
9
下载PDF
职称材料
2
基于有向图构造的数据流预测算法
由欣
印桂生
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2011
0
下载PDF
职称材料
3
基于图拉普拉斯变换和极限学习机的时间序列预测算法
邹小云
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
4
一种基于G(1,1)改进模型的WSN流量异常检测方法
张金荣
王越
王东
唐贤伦
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2008
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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