The Data Mining Technique of Time-series Trending Structure Series

作者
Xiangjun Gao,Qiliang Du,Lianfang Tian,Zongyuan Mao,Yong Wang
标识
DOI:10.1109/wcica.2006.1714235
摘要

According to the inner characters of the time series, the conception of time-series trending structure series and the latest time sub-series was defined, and the time-series trending structure mining technique was presented. The technique first converted the time series waiting for mining into its trending structure series, then used the information underlying in the latest trending structure sub-series of the latest time sub-series as a guide to excavate the original time series. The model of RBF neural network was also presented to predict the trend of time series with real world data set. Experimental results reveal that the time-series trending structure mining technique is significant

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
陈言川发布了新的文献求助10
刚刚
安详苠发布了新的文献求助10
1秒前
白小橘完成签到 ,获得积分10
1秒前
野性的致远完成签到 ,获得积分10
2秒前
之之完成签到,获得积分10
2秒前
grant完成签到,获得积分20
2秒前
栗心发布了新的文献求助10
3秒前
KEFE发布了新的文献求助20
3秒前
DonnyWong完成签到 ,获得积分10
4秒前
伯赏松思完成签到,获得积分10
4秒前
无风之旅发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
歪比巴卜完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
Debra发布了新的文献求助10
4秒前
CodeCraft应助wasailinlaomu采纳,获得10
5秒前
明理鸡完成签到,获得积分20
5秒前
受伤的铭发布了新的文献求助10
6秒前
Nole应助皮皮皮卡球采纳,获得10
6秒前
qinxue应助皮皮皮卡球采纳,获得10
6秒前
小乔完成签到,获得积分10
7秒前
畅快的以蕊完成签到,获得积分10
7秒前
lxg发布了新的文献求助10
7秒前
chiashih发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
8秒前
orixero应助vidi采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
赘婿应助早点毕业采纳,获得10
9秒前
9秒前
grant发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
10秒前
慕青应助曾经的百合采纳,获得10
11秒前
NicotineZen完成签到,获得积分10
11秒前
欧皇完成签到 ,获得积分10
12秒前
能干的鞅发布了新的文献求助10
13秒前
tuihuo完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
Green Fire Retardants for Polymeric Materials 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7614216
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9189605
关于积分的说明 19689753
捐赠科研通 7187105
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3271102
关于科研通互助平台的介绍 2434476
邀请新用户注册赠送积分活动 2266053