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摘要:
在研究已有时间序列数据流预测方法的前提下,给出了一种基于滑动窗口的时间序列数据流通用预测模型,提出能有效降噪并进行多尺度滑动窗口分析,进而进行预测的新方法Online-HHT,将数据流中的滑动窗口技术与HHT方法相结合从而达到在线分析的目的.使用此模型,通过实验证实了Online-HHT方法能够有效地对时序数据流进行在线自适应趋势预测.
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文献信息
篇名 Online-HHT方法在时间序列数据流预测中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 数据流 时间序列 Online-HHT方法 滑动窗口
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 142-145
页数 分类号 TP273.2
字数 4995字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.03.043
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程春田 大连理工大学软件学院 168 2851 30.0 45.0
2 周勇 大连理工大学软件学院 33 133 7.0 9.0
3 王尤慧 大连理工大学软件学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据流
时间序列
Online-HHT方法
滑动窗口
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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