时间序列数据特征选择和预测方法研究

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3、ｅｄｉｃｔｉｏｎｂｙＪｉａｎｆｅｎＦａ打ｇＤｉｒｅｃｋｄｂｙＰｒｏｆｅｓｓｏｒＹａｎＧａｏｇＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅ打ｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏＤｅａｒｔｍｅｎｔｐｇｙｐＮａｎｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｊｇｙＭａ２０１６ｙＳｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎａｒｔｉａｌｕｌｌｍｅｎｔｏ色ｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｐｆｆｉｆ化ｑｆｏｒｔｈｅｄｅｒｅｅｏｆｓｔｅｒｉｎＣｏｍｐｕ化ｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇＭａｇｙ南京大学研究生毕业论文中文摘要首页用纸毕业论文题目：时间序列数据特征选择和预测方

4、法研究计算机科学与技术专业２０１３级硕壬生姓名：范剑锋指导教师（姓名、职称）：高阳教授摘要，时间序列预测相关的问题在通信近年来、能源、金融、公安等领域的应用不断涌现和拓展，。不同的应用场景对时间序列的处理产生了不同的需求送些问题用传统的时间序列研究方法己经无法解决。在这些问题中，时间序列的特征提取。、分类、聚类、建模和回归预测问题最受关注本文从时间序列特征抽取，聚类和时间序列回归预测的角度讨论他们在相关行业中创新性应用。在电信离网用户分析的应用中，本文针对众多用户的上网时间序列数据，一提出了种面向用户行为的时间序列高层提取方法，针

5、对该应用中的后台多源数据，使用ＧｒｏｕｐＬａｓｓｏ方法进行特征选择，提升离网用户分析的预测准确率。在电信话务预测任务中，本文提取了差分、高斯和时间序列趋势直方图等特征，在这些特征的基础上，通过近邻分组和聚类分组两种方法计算不同时间Ｒ一一一话务量的ａｔｉｏ值同小区不同时期话务量比值，从而预测话务量时间序列。在国家电网预测江苏全省用电量的应用中，本文在ＳＡＲＩＭＡ模型的基础上，，并且提出了，对不同粒度的建模性能进行对比ＳＡＲＩＭＡ的创新性使用方法同时结合气温等其他因素，使用ＧＲＮＮ神经网络方法进行回归预测。针对春节附近的发电量的特殊模型，提

6、出了春节发电量修正方法，最终预测达到了很好的效果。：时间序列预测关键词；特征提恥离网用户分化话务预测；发电量预测ｉ南京大学研究生毕业论文英文摘要首页用纸ＴＨＥＳＩＳｔｏＴｉｍｅｅｒｉｅｓＦｅａｔｕｒｅｅｅｃｔｏｎａｎｄＰｒｅｄｔｏｎ：ＳｕｄｙｆＳＳｌｉｉｃｉＳＰＥＣＩＡＬＩＺＡＴＩＯＮ：ＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｐｇｙＰＯＳＴＧＲＡＤＵＡＴＥ：ＪｉａｎｆｅｎＦａｎｇＭＥＮＴＯＲＰＹ：ｒｏｆｅｓｓｏｒａｎｇＧａｏＡｂｓｔｒａｃｔＲｅｃｅｎｔｌｔｉｍｅｓｅｒ－ｙｉｅｓｐｒｅ

7、ｄｉｃｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｈａｓｂｅｅ打ｅｍｅｒｇｉｎｇｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｐｐｌｉｃａｉｏｎｆｉｅｌｄｓｉｎｃｌｕｄｉ打ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｅ打ｅｒ行ｎａｎｃｅｏｌｉｃｅａｎｄｓｏｏｎ．Ｉｎｅｖｅｒｔｇ，ｇｙ，，ｐｙｓｅｃｉｆｉｃａｌｉｃａｔｉｏｎ也ｅｒｅｗｉｌｌｂｅｄｉｆｅｒｅｎｔｒｅｕｉｒｅｍｅ打ｔｓｆｏｒ化ｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｒｏｃｅｓｓｉｎｐｐｐ，ｑｐｇ’ｍｅ化ｏｄｏｌｏｗｈｅｒｅｏｌｄｍｅ化曰ｄｗｏｎｔｗｏｒ