稀疏類群下的復雜時間序列清洗轉(zhuǎn)換方法
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>1714 K
標簽： 大數(shù)據(jù)分析 復雜時間序列 清洗轉(zhuǎn)換
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文檔介紹：針對稀疏類群下的復雜時間序列數(shù)據(jù)預處理問題，將數(shù)理統(tǒng)計與時間序列相結合，提出了一種針對稀疏類群的標準化大數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換方法。首先闡述了稀疏類群在時間序列所具有的復雜特征，然后引入了描述性統(tǒng)計方法用于表征時間序列下稀疏類群的復雜多特征，并建立了包括數(shù)據(jù)清洗、插值修復以及逐級統(tǒng)計在內(nèi)的標準化處理。實例表明，使用針對稀疏類群方法進行數(shù)據(jù)預處理的LSTM模型在預測精度方面優(yōu)于使用一般方法進行預處理，在三個數(shù)據(jù)集上，RMSE和MAE分別降低了10.71%和18.50%、8.06%和9.82%、6.73%和11.06%，同時在支持向量回歸與隨機森林回歸中同樣表現(xiàn)出性能提升，驗證了該方法的可行性和優(yōu)越性，有利于促進大數(shù)據(jù)融合治理。
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