基于规则前件发生树匹配的数据流预测方法研究

• 作者: 尤涛 朱怡安 李廷峰 杜承烈 钟冬
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 情节规则 区间最小非重叠发生 前件发生树 概率叠加预测
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 98-108
• 页数: 11页
• 分类号: TP311
• 字数: 10347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2017286

摘要

现有基于规则匹配的数据流预测算法存在前件发生定义不准确、前件相关性未考虑、预测结果描述不严谨等不足,造成预测过程效率较低、精度不高等问题.提出基于前件发生树的概率叠加预测算法,定义区间最小非重叠发生,避免前件的错误匹配;通过前件的合并构建前件发生树,提高前件发生的搜索效率;基于概率叠加的思想计算后件的发生区间和发生概率,使预测精度进一步提高.理论分析和实验结果表明,该算法具有较高的时空效率和预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜承烈	西北工业大学计算机学院	107	539	13.0	17.0
2	朱怡安	西北工业大学计算机学院	92	538	10.0	19.0
3	钟冬	西北工业大学计算机学院	18	47	4.0	5.0
4	尤涛	西北工业大学计算机学院	37	148	6.0	10.0
5	李廷峰	西北工业大学计算机学院	1	2	1.0	1.0