基于小波变换的时间序列挖掘研究的开题报告_第1页
基于小波变换的时间序列挖掘研究的开题报告_第2页
基于小波变换的时间序列挖掘研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于小波变换的时间序列挖掘研究的开题报告一、选题背景时间序列是指在一段时间内按照一定的时间顺序记录下来的数据序列。它在工业、金融、医疗等领域都有着广泛的应用。时间序列挖掘是指在时间序列中发掘隐藏的规律、趋势、周期性等特征，从而对时间序列数据进行分析和预测。对于时间序列数据的挖掘算法，目前主要的方法有很多，其中小波变换是一种很有潜力的方法。小波变换是一种既能进行时域分析也能进行频域分析的信号处理方法。小波变换不仅能够表示信号的低频成分，还能够表示信号的高频成分，因此对于时间序列数据的分析非常有效。二、研究目的本研究旨在探究基于小波变换的时间序列挖掘算法，从而发现时间序列中的隐藏规律和周期性特征，为未来的时间序列预测和分析提供一定的参考。三、研究内容本研究将主要从以下几个方面展开：1.小波变换的原理和应用2.时间序列的基本概念和分析方法3.基于小波变换的时间序列挖掘算法4.实验数据的采集和分析5.算法的性能评价四、研究意义本研究将探索一种新的基于小波变换的时间序列挖掘算法。该算法能够很好地识别出时间序列中的隐藏规律和周期性特征，从而对时间序列的预测和分析提供更加准确和可靠的依据。此外，本研究也能够为其他研究者在时间序列数据挖掘领域提供一定的参考和启示。五、研究方法本研究将采用实验方法，通过对时间序列数据的采集和分析，结合小波变换的原理和应用，探究基于小波变换的时间序列挖掘算法，并对算法的性能进行评价。同时，本研究也将参考前人的研究成果和相关文献，深入研究时间序列挖掘领域的相关知识。六、预期成果本研究的预期成果包括：1.对基于小波变换的时间序列挖掘算法的原理和应用进行深入研究，探索时间序列中的隐藏特征和规律。2.通过实验数据的采集和分析，结合小波变换的理论，设计一个有效的时间序列挖掘算法。3.对所提出的算法进行性能评价，验证其在时间序列挖掘方面的效果。4.通过本研究的实验结果，为未来的时间序列预测和分析提供参考和建议。七、研究计划本研究的时间安排如下：1.第一阶段（1-2周）：对时间序列挖掘的基本概念和知识进行研究，深入了解小波变换的原理和应用。2.第二阶段（2-3周）：通过实验数据的采集和分析，设计基于小波变换的时间序列挖掘算法。3.第三阶段（3-4周）：对所提出的算法进行仿真实现，并进行性能评价。4.第四阶段（1-2周）：论文撰写和完善。五、参考文献[1]徐俊豪，夏宝龙.大数据时代的时间序列挖掘[D].南京大学,2015.[2]陈志军.时间序列分析及预测[M].

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论