Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo
Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo
TÓM TÁTTrong báo cáo này. chúng tòi đề xuất mô hình dự báo dừ liệu chuồi thời gian dưa trên so trùng mẫu sữ dung nhiều độ đo. Mô hình được xây dựng dư Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo ưa trên cơ sớ lý thuyết cực tiều cũa đại số để ước lượng các tham số anh hướng cua các đô đo sao cho sai số MSE làm nhô nhất. Mô hình để xuất có khả năng dự báo đa dạng các loại dừ liệu và cho kết qua dư bíío tốt hơn. Chúng tôi cũng đà tiến hãnh thực nghiệm trên 03 đó đo: Euclid. Xoắn thời gian động Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo (DTW), Chuồi con chung dãi nhất (LCSS) để so sánh với phương pháp đề xuất. Sau quá trình thực nghiệm dư báo với dừ liệu thực tế. mô hình sử dụng nhiềDự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo
u độ đo trong bài toán dư báo chuồi thời gian dựa trên so trùng mầu cho dư báo tốt hơn so với dư báo trên mô hình tương tự sư dung mót độ đo.Từ khóa: TÓM TÁTTrong báo cáo này. chúng tòi đề xuất mô hình dự báo dừ liệu chuồi thời gian dưa trên so trùng mẫu sữ dung nhiều độ đo. Mô hình được xây dựng dư Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo ries data based on pattern matching using multiple distances. It was built on the basis of the minimum theory of algebra to estimate the parameters that influence the measures so that the MSE minimizes. The proposed model is capable of forecasting a variety of data types and gives better forecasting Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo results. We also conducted experiments on three distances: Euclid, Dynamic Time Warping(DTW), Longest Common Subsequence (LCSS) to compare with the pDự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo
roposed method. After experiments with real data, the proposed model for better prediction than the forecast on the same model using a distance.KeyworTÓM TÁTTrong báo cáo này. chúng tòi đề xuất mô hình dự báo dừ liệu chuồi thời gian dưa trên so trùng mẫu sữ dung nhiều độ đo. Mô hình được xây dựng dư Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo ...............................XITÓM TẮT...................................................................XIIDANH SÁCH CẤC CHỪ VIẾT TÁT.................................................XVDANH SÁCH CẤC BÁNG........................................................XVIDANH MỤC HÌNH ẢNH................... Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo .....................................XVIICHƯƠNG I: TỐNG QUAN.........................................................1CHƯƠNG II: Cơ SỚ LÝ THUYHT......Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo
............................................52.1.Khái niệm...........................................................52.2.Các độ đo tưomg lự..........TÓM TÁTTrong báo cáo này. chúng tòi đề xuất mô hình dự báo dừ liệu chuồi thời gian dưa trên so trùng mẫu sữ dung nhiều độ đo. Mô hình được xây dựng dư Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo W)....................................82.2.3.Độ do chuồi con chung dài nhất (LCSS).............................112.3.Chuẩn hóa chuồi thời gian (Time series data normalization!).......132.3.1.Chuẩn hóa trung binh zero (Zero-Mean normalization)...............132.3.2.Chuẩn hóa nhó nhất-lớn nhất (Min-Ma Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo x normalization)...............132.4.Thu giám số chiêu dừ liệu chuỗi thời gian..........................132.4.1.Các phương pháp biến đôi sang miền lầnDự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo
sổ.............................142.4.1.1. Phương pháp biến dôi Fourier rời rạc (DFT)..........................142.4.1.2. Phương pháp biến đôi waveletTÓM TÁTTrong báo cáo này. chúng tòi đề xuất mô hình dự báo dừ liệu chuồi thời gian dưa trên so trùng mẫu sữ dung nhiều độ đo. Mô hình được xây dựng dư Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo h từng đoạn (PLA).................152.4.2.2.Phương pháp xàp xigộp lừng đoạn (PAA)........................152.4.2.3.Phưomg pháp xáp xihãng sô lùng đoạn thích nghi (APCA)........152.4.2.4.Phương pháp xáp xigộp ký hiệu hóa (SAX)......................162.5.Rũĩ trích chuồi con............................ Dự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo ........................172.6.Cưa sô trượt (Sliding Window)......................................172.7.Tòng quan về tinh hinli nghiên cứu dự bão trẽnDự báo trên chuỗi thời gian dựa trên so trùng mẫu sử dụng nhiều độ đo
dừ liệu chuồi thời gian.182.8.Dự bão trẽn chuồi thời gian vã phân loại bài toán dự báo trên chuồi thời gian 20TÓM TÁTTrong báo cáo này. chúng tòi đề xuất mô hình dự báo dừ liệu chuồi thời gian dưa trên so trùng mẫu sữ dung nhiều độ đo. Mô hình được xây dựng dưTÓM TÁTTrong báo cáo này. chúng tòi đề xuất mô hình dự báo dừ liệu chuồi thời gian dưa trên so trùng mẫu sữ dung nhiều độ đo. Mô hình được xây dựng dưGọi ngay
Chat zalo
Facebook