时间序列聚类相关论文
中国是一个工业大国,工业用电一直在第二产业用电中占据了非常大的比例。而近年来随着国家经济的飞速发展以及各种工业技术的进步,......
本文基于手机信令数据从时间维度诠释城市活力的概念，并构建其评价指标体系。研究从活动强度、活动混合度、活动联系强度三个维度测......
随着城市的发展、人口的集聚,城市汽车保有量持续增加,周边工厂排放的空气污染物等,造成城市环境恶化,居民出行以及健康状况受到严......
根据中国国家统计局的数据,全国民用汽车和私人汽车拥有量每年都在持续快速增长。而高速公路的建设速度远远跟不上汽车拥有量的增......
飞行训练品质评价是利用飞行过程中采集的飞行参数记录数据（以下简称飞参数据）对飞行训练质量进行评价,客观高效的飞行训练品质评价......
时间序列是从均匀的时间间隔和给定的采样率下测量收集的有序数据,在各个领域中广泛存在。现实中采集的时间序列大多是没有标签信......
当前越来越多的人走进股票市场,试图通过炒股获取财富,但是由于缺乏相应的股票知识以及投资理财方面的经验,导致许多人在股票市场......
墙纸产业在过去的几十年里从无到有,市场规模快速增长,诞生了很多实力强劲的墙纸生产企业。然而过去几年,这种市场快速增长的情况......
针对建筑能耗时序数据的特点,综合聚类在时间序列分析上的应用研究,提出了一种面向建筑节能的时间序列聚类分析技术,采用实际公共......
【目的/意义】学术社交网络为科研成果交互分享提供了平台支撑,针对平台中高影响力成果的特征分析,有助于拓展高影响力成果研究维......
随着中国C2C电子市场的快速增长,网商规模不断扩大,已经成为一个被广泛关注和认可的社会化群体.了解各行业网商的典型成长模式,对......
考虑到PM2.5浓度序列具有非线性、非平稳性以及波动性强等特征,通过将不同的模态分解技术与常用机器学习模型、神经网络模型进行组......
在铝电解槽长期生产过程中,积累了大量的控制、测量、化验数据,通过对这些海量的数据进行挖掘分析可以从宏观角度了解电解槽整体发......
随着海事信息化的不断发展,基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的船舶轨迹研究已经有了显著的成果,但是......
多变量时间序列数据在日常生活中分布广泛,并且多变量时间序列预测的重要性日益显现,在交通、金融、能源等众多领域中持续得到广泛......
主题分析能够从文献中选择所有特征以及对重点主题内容进行分析,进而实现对文献的检索。也就是说,分析和把握文献内容是主题分析的......
[目的/意义]为保证叙词表术语收录的完整性,需要及时将领域出现但未收录的新术语补充收录到叙词表中,结合候选词的时间及文档词频......
针对现有出租车轨迹数据挖掘中时间序列邻近度量方法存在的问题,提出一种基于DBSCAN算法和改进的DTW距离的时间序列聚类算法提取具......
随着电力市场的不断发展和日益完善,其利益主体逐渐呈现出多元化,电价机制也得到调整和更新。为综合优化整个电力系统的资源配置,......
基于最近几年来，中国都市圈的发展速度越来越来快，长江三角洲在这环境中，已经发展成了接近国际化大都市圈的水平，区域内的联系不断加强......
针对中国聋人手势词"语形"是由若干个基本手势组成的特点,本文提出了沿时间轴的贪心聚类算法,并在此基础上给出了一种快速训练算法......
期刊
提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换,计算出各个时间序列间的相似度并构建......
为提高用电量时间序列聚类的准确度,改进对标选取策略,提出一种基于用电量时间序列轨迹相似度的对标选取方法。该方法基于K-shape......
1993年中国首次成为原油净进口国,至2012年,原油对外依存度已达58.3%。因此,原油进口来源国的综合贸易投资风险、社会经济稳定性等......
通过构造融合函数型主成分和星座图的时间序列特征提取方法，结合模糊聚类思想得到时间序列聚类的一种算法．实验一在第一次特征提取后......
对于产品而言,其在线口碑的活跃度是非常具有代表性的一个指标。在线口碑活跃度的高低,直接揭示产品的生命周期演化模式,对于产品......
船舶航迹的时序特性在船舶航迹异常检测中至关重要,为了提取船舶航迹的时序特性,提出了一种基于编码降维及DTW(dynamic time warpi......
时间序列数据广泛存在于生活的各个方面,它记录了事物在每个给定时间间隔内的观测值,具有数据维度高、数据量大的特点。时间序列聚......
随着我军数据建设的逐步发展,我军数据建设的主体已经从基础属性数据延伸到了动态情况数据、决策支持数据等内容,数据种类和规模增......
时间序列聚类是时间序列数据挖掘中重要的研究内容之一。由于时间序列的维数比较大，直接对时间序列原始数据进行聚类性能不理想，如何......
以2016年中国电影市场上映的389部影片为样本,利用时间序列聚类分析方法,根据日票房收入数据,对中国电影生命周期进行分类,并分析......
聚类是无监督机器学习方法之一,聚类数据可以帮助识别相似数据,为决策行为提供最佳方案。例如,预订出租车应用程序可以把客户数据......
本论文主要探讨了图像序列处理中的非监督分析方法,包括基于HMM过渡模型的序列自动切分方法;基于HMM的序列非监督聚类方法;以及底......
随着制造业日新月异的发展,人们消费水平、消费习惯的改变,越来越多的商品的生命周期都在变短,特别是一些快时尚品牌。为了更好地......
提出了一种高效的时间序列聚类方法，以互相关函数为基础，通过二阶段的方法实现更低时间复杂度下的时间序列聚类。第一步以时间序列符......
针对采样不规则轨迹的停留点检测准确性不高的问题,提出了一种基于时间序列聚类的停留点检测算法。首先基于数据场理论设计了一种......
针对传统多变量时间序列预测方法未考虑变量间依赖关系从而影响预测效果的问题,提出了一种基于异常序列剔除的多变量时间序列预测......
多变量时间序列数据广泛存在于空气质量预测、股票走势分析、机械结构可靠性评估等各种实际工程中。通过同时对多个影响因素构建预......
移动互联网时代,用户携带的手机随时随地记录着用户的行为活动。这些海量的移动数据带有丰富的时空信息,为分析人类行为模式和研究......
对于时间序列聚类任务而言,一个有效的距离度量至关重要.为了提高时间序列聚类的性能,考虑借助度量学习方法,从数据中学习一种适用......
大多数旅游需求预测研究是基于目的地游客总数或消费总量开展的,尚未按不同的旅游目的或客源地细分进行预测。以天津欢乐谷主题公......
针对金融时间序列具有的多重分形特征,提出基于标度曲线测度沪深300指标股之间的相似性并实现聚类。该方法首先使用多标度退势波动......
高速路网是推动国民经济和社会发展的重大基础设施,我国高速公路建设起步较晚,但发展很快,目前已建成高速公路里程突破13万公里,总......
随着社会不断发展,电力需求随之更加迫切,同时也促使电力市场必须向前发展。为了切实保障供电需求以及削减电能资源浪费成本,这就......
地铁站点是城市各种社会经济活动的关键节点,不同类型的地铁站点在城市中的区域条件、交通功能、土地利用类型等方面均存在差异,科......
