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时间:2019-03-17
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1、击斗寺成*葦毛硕±学位论文IMASTERTHESIS編气'论文题目基于时间序列分析的数据流异常值檢测方法妍究.学科专业计算数学'学号201321100216作者姓名孙添指导教师何圃良副教授独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方夕h,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究
2、所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。献:W《《作者签名:日期年月/?日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可W采用影印、缩印或扫描?等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定):作者签名:导师签名日期:W《年^月巧日分类号密级注1UDC学位论文基于时间序列分析的数据流异常值检测方法研究(
3、题名和副题名)孙添(作者姓名)指导教师何国良副教授电子科技大学成都(姓名、职称、单位名称)申请学位级别硕士学科专业计算数学提交论文日期2016.03.29论文答辩日期2015.05.12学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1:注明《国际十进分类法UDC》的类号。DatastreamoutlierdetectionstudybasedontimeseriesanalysisAMasterDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajo
4、r:ComputationalMathematicsAuthor:TianSunSupervisor:A.P.GuoLiangHeSchool:SchoolofMathematicalSciencesUESTC摘要摘要近年来,离群值研究在几乎所有科学领域中都有着极为重要的应用,所以对离群数据进行检测与深入研究的理论价值和在现实中应用的意义都是举足轻重的。本文研究了基于聚类算法和非参数泰森多边形来对数据流进行异常值检测,并以空气质量指数AQI数据为例,检测了数据的异常数据,并研究了AQI数据与气象因素的相关性,以及对AQI数据进行时间序列分析,分析了离群数据在短期预
5、测方面产生的影响,主要部分分为两部分。首先,研究了数据流离群值的发现方法,通过对一段时间内数据进行k-均值算法进行聚类,使得数据量减少,并保存聚类中心点数据,采用非参数检测方法泰森多边形方法进行异常值的检测,并与其它检测算法进行对比,得出本文所提出的方法无论在空间复杂度还是在时间复杂度都得到了明显改善。接着研究了2014年全国主要城市的空气质量指数AQI与气象因素之间的相关性,先通过相关性分析,探求与空气质量指数AQI相关性较高的因素,接着分析了空气质量指数与气象因素之间的复相关关系,并建立了线性回归模型。得到在相关因素下,各个因素对AQI的影响回归方程;并通过关
6、联规则研究了在出现中度污染及以上污染的情况下,城市之间的关联性。最后,选取了成都市2015年的空气质量指数AQI数据,用聚类和泰森多边形的算法检测了异常值,之后对时间序列进行分析,先是利用差分算法将序列中的趋势性消除,接着对平稳的序列进行模型识别与参数估计,选取ARIMA模型进行建模,并对残差进行平稳性检验以说模型的适应性,最后采用模型进行预测。通过两种方式预测值的对比,来分析离群值给短期预测带来的作用,并结合之前相关因素的分析,分析导致产生离群数据的原因。关键词:异常值检测,时间序列分析,关联规则分析,聚类算法ABSTRACTABSTRACTInrecentye
7、ars,researchonoutlierinalmostallfieldsofscienceexistsextremelyimportantapplication,thetheoreticalvalueofoutlierdetectionisveryimportantandin-depthstudyofthemeaningandapplicationinrealityisalsoimportant.Thispaperstudiesthedatastreamoutlierdetectionbasedonclusteringandnon-parametricThie
8、ssenp
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