Швидкий алгоритм інтелектуального аналізу часових рядів на основі теорії сірих систем

Рейтинг користувача:  / 0
ГіршийКращий 

Authors:

Хуні Цао, Сіаньський медичний університет, м. Сіань, Шеньсі, Китай

Цзюньхой Ян, Сіаньський медичний університет, м. Сіань, Шеньсі, Китай

Лі Ван, Сіаньський медичний університет, м. Сіань, Шеньсі, Китай

Abstract:

Мета. Із розвитком передачі великих об’ємів даних, інтелектуальний аналіз часових рядів став важливою темою, що привертає до себе увагу суспільства. На основі кореляції та спільності часових рядів, розглянута швидка модель інтелектуального аналізу часових послідовностей.

Методика. Запропоновано метод визначення кореляції, заснований на особливостях відповідного коефіцієнта зсунутої часової послідовності. У кінцевому рахунку, запропонована швидка модель інтелектуального аналізу часових послідовностей, заснована на теорії сірих систем.

Результати. Методологія визначення кореляції, запропонована в даній роботі, є більш ефективною, ніж коефіцієнт лінійної кореляції Пірсона, коефіцієнт рангової кореляції Спірмена, коефіцієнт рангової кореляції Кендалла та тест Гренджера на причинність.

Наукова новизна. У роботі запропоноване об’єднання швидкого метода визначення кореляції послідовностей і метода вирівнювання по кривій.

Практична значимість. Результати можуть забезпечити теоретичну базу для визначення кореляції регресійного аналізу та часового вирівнювання.

References/Список літератури

1. Yin, M.S., 2013. Fifteen years of grey system theory research: a historical review and bibliometric analysis. Expert systems with Applications, Vol. 40, No. 7, pp. 2767–2775.

2. Low, Y., Bickson, D., Gonzalez, J., Guestrin, C., Kyrola, A. and Joseph M. Hellerstein, 2012. Distributed GraphLab: a framework for machine learning and data mining in the cloud’ Proceedings of the VLDB Endowment, Vol. 5, No. 8, pp. 716–727.

3. Demšar, J., Curk, T., Erjavec, A., Gorup, Č., Hoče var, T., Milutinovič, M., Možina, M., Polajnar, M., Toplak, M., Starič, A., Štajdohar, M., Umek, L., Žagar, L., Žbontar, J., Žitnik, M. and Zupan, B., 2013. Orange: data mining toolbox in Python. The Journal of Machine Learning Research, Vol. 14, No. 1, pp. 2349–2353.

4. Nguyen, P.H., Sheu, T.W., Nguyen, P.T., et al., 2014. Taylor Approximation Method in Grey System Theory and Its Application to Predict the Number of Foreign Students Studying in Taiwan, International Journal of Innovation and Scientific Research, Vol. 10, No. 2, pp. 409–420.

5. Romero, C. and Ventura, S., 2013. Data mining in education, Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 3, No. 1, pp. 12–27.

6. Tserng, H.P., Ngo, T.L. and Chen, P.C., 2015. A Grey System Theory Based Default Prediction Model for Construction Firms. Computer Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol. 30, No. 2, pp. 120–134.

7. Wei, M.C., 2014. The Influence Factor Analysis for Sexual Harassment on Campus in Taiwan via Grey System Theory. Journal of Grey System, Vol. 17, No. 4, pp. 207–213.

8. Ghodrati Amiri, G., Zare Hosseinzadeh, A. and Jafarian Abyaneh, M., 2016. A new two-stage method for damage identification in linear-shaped structures via Grey System Theory and optimization algorithm, Journal of Rehabilitation in Civil Engineering, Vol. 3, No. 2, pp. 36–50.

9. Raju, P.S., Bai, D.V.R. and Chaitanya, G.K., 2014. Data mining: Techniques for enhancing customer relationship management in banking and retail industries. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, Vol. 2, No. 1, pp. 2650–2657.

10. Liao, S.H., Chu, P.H. and Hsiao, P.Y., 2012. Data mining techniques and applications–A decade review from 2000 to 2011. Expert Systems with Applications, Vol. 39, No. 12, pp. 11303–11311.

Files:
06_2016_Hongyi
Date 2017-01-19 Filesize 496.51 KB Download 728

Відвідувачі

6236395
Сьогодні
За місяць
Всього
849
63072
6236395

Гостьова книга

Якщо у вас є питання, побажання або пропозиції, ви можете написати їх у нашій «Гостьовій книзі»

Реєстраційні дані

ISSN (print) 2071-2227,
ISSN (online) 2223-2362.
Журнал зареєстровано у Міністерстві юстиції України.
Реєстраційний номер КВ № 17742-6592ПР від 27.04.2011.

Контакти

49005, м. Дніпро, пр. Д. Яворницького, 19, корп. 3, к. 24 а
Тел.: +38 (056) 746 32 79.
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Ви тут: Головна Про журнал редакційна колегія UkrCat Архів журналу 2016 Зміст №6 2016 Інформаційні технології, системний аналіз та керування Швидкий алгоритм інтелектуального аналізу часових рядів на основі теорії сірих систем