基于分层有限状态机的时间序列数据挖掘与预测方法

• 作者: 潘力 王磊 黄继海
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 数据挖掘 预测 有限状态机 分层结构
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 18-21
• 页数: 4页
• 分类号: TP274

摘要

针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归方式对模式进行分组,以此解决长序列造成的过度训练问题最后,通过梯度下降法结合所有有限状态(FS)预测器的输出,生成最终预测结果实验结果表明,该方法能够对时间序列进行有效的规则挖掘,具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	苏州大学信息化建设与管理中心	64	258	10.0	13.0
2	黄继海	郑州工程技术学院信息工程学院	14	12	2.0	2.0
3	潘力	郑州工程技术学院人事处	10	23	3.0	4.0