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基于基因表达式编程和时变强度的时间序列预测

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时间序列分析是数据挖掘和统计学领域的一类典型问题,GEP应用在时间序列分析中得到了不错的效果,但是传统的GEP SWPM算法有嵌入维度难以制定的缺点.本文在GEP挖掘的基础上引入了统计时间序列分析的预处理方法,用自相关系数将时间序列分为弱变化时间序列和强变化时间序列,并根据n步自相关序列来指定嵌入维度.针对不同的时间序列分别提出了FWASWPM算法和DAPM算法,并通过实验证明了其有效性.

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来源
《第二十二届中国数据库学术会议》|2005年|269-271|共3页
会议地点呼和浩特
作者
陈宇; 唐常杰; 钟义啸; 段磊; 乔少杰; 普东航;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
基因表达式编程; 时变强度; 时间序列预测; 滑动窗口预测算法; 数据挖掘;

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