时间序列二维数据分段线性表示法的研究

论文摘要

目前时间序列数据取值大多是用一维数据,将一个时间段内的数据用一个数据值表示,这个值一般选取最高值、最低值、开始值、结束值、平均值等。一维数据表示的时间序列数据方便易用,分析简单,但同时也必然带来精度的下降。尤其在一些震动幅度大,震动频率高,对数据峰值又很敏感的领域,需要一种降低原始数据值误差的分段表示法。文章提出一种时间序列二维极值数据作为原始数据,通过数据的拓扑关系建立分段线性表示,实验证明这种方法能有效消除数据的极值误差,压缩率高,数据拟合度高,并能保持原始数据的趋势特征,满足数据动态增长需要。

论文目录

• 1 时间序列二维数据与一维数据
•   1.1 时间序列一维取值方法
•   1.2 时间序列二维数据取值方法
•   1.3 时间序列二维数据分段表示法定义
• 2 时间序列二维数据分段方法
•   2.1 基本定义
•   2.2 两个K线关系完全分类
•     2.2.1 包含
•     2.2.2 非包含
•   2.3 包含处理
•   2.4 时间序列的方向
•   2.5 K线的分型
•   2.6 二维时间序列分段方法
• 3 实验结果及分析
•   3.1 时间序列二维数据与一维数据误差比较分析实验
•     3.1.1 实验数据
•     3.1.2 实验原理
•     3.1.3 实验方法
•     3.1.4 实验结果
•   3.2 二维数据分段线性表示法
•     3.2.1 实验数据
•     3.2.2 实验方法
•     3.2.3 实验结果
• 6 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 彭佳星,赵辉煌,张丰

关键词: 时间序列,极值数据,分段线性表示法

来源: 衡阳师范学院学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学

专业: 数学

单位: 衡阳师范学院计算机科学与技术学院

基金: 湖南省研究生科研创新项目(湘教通[2019]248号-998),湖南省学位与研究生教育改革研究项目(湘教通[2019]293号-361),湖南省教育厅科学研究项目(18A333)

分类号: O211.61

DOI: 10.13914/j.cnki.cn43-1453/z.2019.06.004

页码: 21-25

总页数: 5

文件大小: 434K

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