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Microsoft时序数据挖掘算法研究
被引量:
1
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作者
王淑蓉
李逢贤
《信息通信》
2013年第6期122-123,共2页
为了对时间序列数据信息的知识发现过程制定比较合理的长期或短期预测,从而为科学决策提供有效的依据,通过对ARTXP和ARIMA算法的研究与分析,提出ARTXP算法和ARIMA算法的有效混合模型,进而提高趋势分析的准确度与时效性。
关键词
时序数据挖掘
artxp算法
ARIMA
算法
混合模型
下载PDF
职称材料
题名
Microsoft时序数据挖掘算法研究
被引量:
1
1
作者
王淑蓉
李逢贤
机构
西安工业大学计算机科学与工程学院
出处
《信息通信》
2013年第6期122-123,共2页
文摘
为了对时间序列数据信息的知识发现过程制定比较合理的长期或短期预测,从而为科学决策提供有效的依据,通过对ARTXP和ARIMA算法的研究与分析,提出ARTXP算法和ARIMA算法的有效混合模型,进而提高趋势分析的准确度与时效性。
关键词
时序数据挖掘
artxp算法
ARIMA
算法
混合模型
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
Microsoft时序数据挖掘算法研究
王淑蓉
李逢贤
《信息通信》
2013
1
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