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1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于SVM的不确定事件预测方法研究作者姓名:指导教师:申请学位级别:学科专业名称:论文提交日期:学位授予日期:评阅人:杨礼国林树宽教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别:工学计算机软件与理论2012年6月20日论文答辩日期:2012年6月20日答辩委员会主席:朱靖波申德荣孙建伟东北大学2012年6月万方数据AThesisinComputerSoftwareandTheoryResearchonUncertainEventPredictionBasedonSVMByYangLiguoSupervisor:ProfessorLinShukuanNorthe
2、asternUniversityJune2012万方数据独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢二亡二J恩。学位论文作者签名:桶体L国日期:2012辱6月刭日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部
3、分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年订一年口一年半口两年口学位论文作者签名:栖巩固签字日期:2012年6J目2l目导师签名:彬胡窆一/签字日期:>。J);6日训旷万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于SVM的不确定事件预测方法研究摘要随着当前的数据采集设备如RFID(RadioFrequencyIdentification)、传感器等的广泛应用及其高速发展,产生了空前的海量动态数据流。由于相关的事件处理技术能够帮助人们从这些海量数据中获取有用信息,因而近年来受到了广泛关注与研究。事件处理广泛地应用于商业检测和预测、供应链管理、气候环境监测与
4、预报以及医疗等领域,然而目前对事件的研究大多是基于检测的且面向确定事件数据的,而对于不确定事件形成的概率流却无能为力。在现实中很多情况下,人们需要基于以往发生的事件获取即将发生或未来一段时间内可能会发生的事件,而目前几乎没有对事件流进行预测的研究成果,因此对不确定事件预测方法的研究迫在眉睫。为了实现不确定事件的预测,本文以传统的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)理论为基础,结合事件流自身的特点,设计了特殊的事件存储结构一数据网格(DataGrid),并基于该结构使用双向建模和二次建模策略使得对不确定事件的预测成为可能。本文的主要贡献如下:首先,提出了针对不确定
5、事件的预测方法。基于SVM,通过双向建模和二次建模,成功实现事件流上的不确定事件预测。其次,提出了事件存储结构一数据网格。该结构能够对支持数据清洗和填补,能够为建立预测模型提供最佳的训练数据。最后,基于本文提出的数据结构特点和可扩展性需求,为纵向模型和横向模型设计出合适的淘汰策略,在淘汰的同时迅速建立起准确的新的预测模型。通过理论和实验的评估,证明了本文为进行事件预测所提出的数据处理、事件存储、建模、预测以及模型更新策略能够对不确定事件进行预测并使得预测具有较高的性能和准确率,应用前景广阔。关键词:事件预测;不确定事件;支持向量机;双向建模;数据网格.II.万方数据东北大学硕士学位论文A
6、bstractResearchon踟certainEventPredictionBasedonSVMAbstractRecently,winlthewidespreaduseandrapiddevelopmentofcurrentEDGEs(ElectronicDataGatheringEquipments),forexample,RFID(RadioFrequencyIdentification),unprecedentedabundanceofdynamiceventstreamsareemerged.Eventprocessingtechniquehasrecievedabroad
7、attentionandresearchforthepastfewyears,asitcanhelppeopletoacquireusefulmessagefromthemassiveamountsofdata.Eventprocessingiswidelyappliedincommercialinspectionandprediction,supplychainmanagement,climateandenvironmentsup
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