多维时间序列数据挖掘的方法研究及应用

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1、上海交通大学硕士学位论文多维时间序列数据挖掘的方法研究及应用姓名：毛云建申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：杜秀华20070101其进行降维。2)相似性搜索。时序数据的相似性挖掘是时序数据挖掘中的重要研究内容。时序数据相似性模式挖掘就是在数据库中发现与给定时序数据的模式相似的时序序列，它有广泛的应用价值。由于是基于多维时间序列的相似性搜索，则要考虑多维的特性，利用1）提出的算法先将其降到一维时间序列，然后使用提出的一种基于形态特征的时间序列相似性搜索算法，找出相似的子序列。3)可视化。可视化方法就是以各种可以发挥出人类在模式

2、处理方面的特殊能力的方式来显示数据。多维时间序列的可视化其实可以看成为多维数据的可视化，多维数据的可视化就是通过各种手段拓展二维空间，以显示更多维或者说附带更多属性值关系的技术。提出了利用了平行坐标法来显示多维的时间序列。通过可视化结果观察数据的某种隐含特性可以更好地指导数据挖掘过程。关键字：多维时间序列，数据挖掘，降维处理，相似性搜索，可视化IIRESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFMULTIDIMENSIONALTIME-SERIESDATAMININGMETHODSABSTRACTDataminingisoneofho

3、tspotsofcomputerscience.Time-Seriesminingisanimportantpartofdataminingresearch.Comparedwithothermatureparts(suchasassociationmining)ofdatamining,time-seriesminingisanewerdirection.Especially,multidimensionaltime-seriesminingisamuchnewerdirection.Today,theresearchoftime-ser

4、iesminingisgraduallybecominganewhotspot.Thepurposeoftime-seriesminingistofindfrequentsubsequences,trends,andpatterns.Multidimensionaltime-seriesminingneedstoreducedimensions.Inthispaper,themainworkistoresearchthealgorithmsofdimensionalityreduction,similaritysearchandvisual

5、ization.Theimprovementortheoptimizationismadeforeachalgorithm.Moreover,Idemonstratethemthroughexperiments,andgivetherelatedresults.Theplatformbasedonwebservice,whichisusedforvisualdatamining,isimplemented.Themainresearchcontentsaresummarizedasfollows:1)DimensionalityReduct

6、ion:Thedimensionalityreductioncanovercomethecurseofdimensionalityandmodelhighdimensionaldata.IIIThismethodsolvesthisproblemeffectively.Anditfindsdifferentformsofcharacteristicdimensionsthatareembeddedinhighdimensionspacebycollectionsofdiscretedataandsearchesessentiallawsof

7、things.Moreoversomedimensionsofmultidimensionaltime-seriesassociatewithothers,andthisassociationmaybenonlinearandcommutative.UsingBPneuralnetworkscanreducedimensionseffectively,becausethecharacterofthisalgorithmisthatcanapproximateanyfunctions.2)Similaritysearch.Similarity

8、searchoftime-seriesisverycrucialintime-seriesdatamining.Similaritysearchoftime-seriesisth