基于滑动窗口的奇异点数据挖掘算法研究

• 作者: 付强 车文刚
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 金融时间序列 滑动窗口 奇异点 趋势
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 273-276
• 分类号: TP392
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3679.2011.02.033

摘要

在一条时间序列上与其它序列点存在显著差异的点,被称为奇异点.提出了一种基于滑动窗口的奇异点挖掘算法,该算法利用局部异常因子检测的方法检测出时间序列中的奇异点,再利用移动平均模型对奇异点的趋势进行判断,这样能更直观的看出奇异点对时问序列趋势的影响.通过对证券信息点和上证指数收盘点数构成的时间序列进行分析,结果表明该算法的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付强	昆明理工大学信息工程与自动化学院	7	62	4.0	7.0
2	车文刚	昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室	52	521	9.0	22.0