基于基因表达式编程和时变强度的时间序列预测

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中文摘要：时间序列分析是数据挖掘和统计学领域的一类典型问题,GEP应用在时间序列分析中得到了不错的效果,但是传统的GEP SWPM算法有嵌入维度难以制定的缺点.本文在GEP挖掘的基础上引入了统计时间序列分析的预处理方法,用自相关系数将时间序列分为弱变化时间序列和强变化时间序列,并根据n步自相关序列来指定嵌入维度.针对不同的时间序列分别提出了FWASWPM算法和DAPM算法,并通过实验证明了其有效性.

作者：

陈宇、唐常杰、钟义啸、段磊、乔少杰、普东航

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作者单位：

四川大学计算机学院,成都,610065

关键词：

基因表达式编程时变强度时间序列预测滑动窗口预测算法数据挖掘

主办单位：

中国计算机学会

会议名称：

第二十二届中国数据库学术会议

会议时间：

2005-08-19

会议地点：

呼和浩特

会议母体文献：

计算机科学

页码：

269-271

出版时间：

2005