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1、第23卷第10期控制与决策2008年10月Vol.23No.10ControlandDecisionOct.2008文章编号:100120920(2008)1021182204一种动态数据流的实时趋势分析算法周黔,吴铁军(浙江大学工业控制技术国家重点实验室,杭州310027)摘要:有效的趋势提取可提供监控对象早期预警、评估监控对象状态和决策支持信息.基于增量递推最小二乘回归参数估计和广义似然比变化点检测算法,提出一种动态数据流趋势分析算法.其计算实时性和分析精度均比现有算法有明显的改进.仿真实验结果验证了该算法的有效性.关
2、键词:趋势分析;动态数据挖掘;增量递推最小二乘;广义似然比检验中图分类号:TP311文献标识码:AReal2timealgorithmfortrendanalysisofdynamicdatastreamsZHOUQian,WUTie2jun(StateKeyLaboratoryofIndustrialControlTechnology,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China.Correspondent:ZHOUQian,E2mail:qzhou@iipc.zju.edu.cn)Ab
3、stract:Efficienttrendextractionmethodscanprovideearlywarnings,severityassessmentsofmonitoredsubjectsandinformationfordecisionsupport.Inthispaper,areal2timetrendextractionalgorithmfordynamicdatastreamsalgorithmisproposedbycombininganincrementalrecursiveleastsquarea
4、lgorithmforregressionparameterestimationwiththegeneralizedlikelihoodratiotestforchange2pointdetection.Remarkablyfastercomputationalspeedandhighertrendanalysisaccuracyareachievedbythisalgorithmcomparedwiththeexistingalgorithmsinthesamefield.Theexperimentresultsshow
5、theeffectivenessoftheproposedalgorithm.Keywords:Trendanalysis;Dynamicdatamining;Incrementalrecursiveleastsquare;Generalizedlikelihoodratiotest1引言到数据流元素在线调整趋势参数,采用广义似然比动态数据流是指由大量连续到达、潜在无限长、检测分割点,因而趋势分析的精度明显提高.快速变化的数据组成的有序时间序列.动态数据流2问题描述趋势分析的目的是提取趋势变化信息,为监控对象动态数据流实时
6、趋势分析的基础是按某一统计[1]提供早期预警、状态评估和决策支持.由于动态数特性指标实时地分割数据流,使所分割的数据段内据流自身的特点,要求数据流分析算法计算效率高,数据服从同一统计模型,而相邻分段服从不同的统满足实时性或近似实时性,并且计算过程资源消耗计模型.记不断到达的一维实值数据流为[2,3]少.X={x(t1),,,x(ti),,,x(tc),,},(1)[429]在现有常用的趋势提取算法中,滑动窗口算其中tc为当前时刻.数据流分割将X分割成一系列[426][7]法和外推式在线数据分割算法最接近于满足连续的非空数据
7、段{X1,,,Xj,,,Xs,,},其中第j上述动态数据流趋势分析的要求.但前一种算法需数据段Xj={x(tj,1),,,x(tj,l),,,x(tj,n)},对应对每一到达的数据流元素使用线性拟合算法建模,j的数据到达时间tj,lI{t1,,,ti,,,tc,,},j=1,计算量大,实时性差;后一种算法只对给定长度的数2,,,s,l=1,2,,,nj(nj为数据段Xj的长度),t1,1据序列回归建模,因此趋势提取误差较大.本文提出一种基于增量递推最小二乘法的动态=t1.记Xs为包含当前数据x(tc)的数据段,称为当数据流
8、趋势分析算法,采用增量计算快速检测数据前数据段.流分割点并确定分段,因而实时性较强.同时根据新设Xj中的数据可用线性回归模型描述,即收稿日期:2007206230;修回日期:2007209226.基金项目:国家863计划项目(2002AA412010).作者简介:周黔(1970)),男,重庆人,博士生,
