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摘要:
为了有效控制海量数据时间序列网络的规模并使得网络更贴近实际,符号化时间序列网络成为研究热点.结合周期性时间序列的seasonal-trend-loess方法和符号化转化方法,本文提出一种新的符号化时间序列建网方法.该方法考虑了单个数据值的状态又结合了序列的长远变化趋势.以符号模式为节点;依时间顺序推移,以节点间的邻接转换关系定义连边;根据转换方向和转换频次确定连边的方向和权重,建立有向加权网络.分别以航空旅客吞吐量时间序列和因特网流量时间序列为实验数据构建的两个时间序列网络,有明显差异的拓扑特征;进一步对移动通信语音时间序列做了实证分析,挖掘时间序列数据的本质规律.
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文献信息
篇名 基于seasonal-trend-loess万法的符号化时间序列网络
来源期刊 物理学报 学科
关键词 周期时间序列 seasonal-trend-loess方法 复杂网络 拓扑特征
年,卷(期) 2019,(23) 所属期刊栏目 物理学交叉学科及有关科学技术领域
研究方向 页码范围 314-322
页数 9页 分类号
字数 6443字 语种 中文
DOI 10.7498/aps.68.20190794
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 汪丽娜 内蒙古工业大学理学院 15 35 1.0 5.0
5 成媛媛 内蒙古工业大学理学院 1 0 0.0 0.0
6 臧臣瑞 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
周期时间序列
seasonal-trend-loess方法
复杂网络
拓扑特征
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
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
2-425
1933
chi
出版文献量(篇)
23474
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总被引数(次)
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