基于时间序列的体育产业数据精准挖掘模型构建

• 作者: 王杰
• 来源期刊: 赤峰学院学报（自然科学版）
• 关键词: 时间序列 体育产业 数据 精准挖掘 数据聚类
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与科学技术
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-260X.2021.04.009

摘要

为了提高体育产业数据精准挖掘和量化分析能力,本文提出基于时间序列的体育产业数据精准挖掘模型构建方法.采用全局稳态特征融合方法实现对体育产业数据分布式时间序列模型构建,采用统计量化融合分析方法实现体育产业数据特征量化空间转换,通过模糊解析控制方法,挖掘体育产业数据的关联分布熵.采用输出增益稳态分析方法,构建体育产业数据挖掘的线性解析参数分析模型,采用二乘规划和线性融合方法,实现对体育产业数据挖掘的内源融合和参数控制,结合模糊聚类实现对体育产业数据的统计特征线性聚类处理.结合稀疏性的特征匹配调度模型,构建体育产业数据挖掘的时间融合序列,通过时间序列重构,实现对体育产业数据的精准挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行体育产业数据挖掘的精准度较高,特征匹配度较高,降低了体育产业数据挖掘的扰动误差.