时间序列的相似性度量方法研究任务书
2020-02-20 18:10:55
1. 毕业设计(论文)主要内容:
- 时间序列相似性问题是时间序列挖掘中的重要问题,为其他挖掘手段提供必要的技术支持和手段,了解时间序列相似性问题的意义;
- 首先了解时间序列的基本概念和知识,学习时间序列的相似性度量主要方法;如基于距离的相似性度量;基于相似系数的相似性度量;基于特征的相似性度量以及其他方法,并提出融合或改进的方法。
- 了解如何收集时间序列数据,并针对实际数据计算相似性,完成聚类分析并比较分析结果
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告。
2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、收集相关的原始数据,并进行数据的预处理工作。
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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
1-3周:查阅文献,完成开题报告
4-6周:总体设计,完成论文综述
7-10周:设计算法,功能模块设计
11-13周:编码和测试
14-15周:写论文,提交初稿,给老师检查,修改定稿,答辩。
4. 主要参考文献
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冯玉伯, 丁承君, 高雪, et al. 基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性[j].计算机科学, 2018,45(z6):110-113.
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李海林,梁叶,王少春.时间序列数据挖掘中的动态时间弯曲研究综述[j].控制与决策: 2017.1037-1045.
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tomasz górecki,maciej #321;uczak. multivariate time series classification with parametricderivative dynamic time warping [j]. expert systems with applications, 2015, 42(5).
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