時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘在股市預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人們搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高，為了解決由此帶來(lái)的“數(shù)據(jù)豐富，信息貧乏”的問(wèn)題，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。作為數(shù)據(jù)挖掘的重要研究課題之一，時(shí)間序列的挖掘與預(yù)測(cè)近幾年發(fā)展迅速。由于數(shù)據(jù)描述的特殊性，如何把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于時(shí)間序列的挖掘與預(yù)測(cè)中更加受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。
　　本文在國(guó)內(nèi)外時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘最新研究的基礎(chǔ)上，對(duì)時(shí)間序列的表示和度量、時(shí)間序列分析、時(shí)間序列的分段、相似性搜索等方面進(jìn)行了研究，提出

2、了時(shí)間序列分段的改進(jìn)算法和時(shí)間序列相似性搜索的改進(jìn)算法，并把時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析中。
　　本文完成的工作有：
　　①分析了時(shí)間序列分析技術(shù)的方法和特點(diǎn)，剖析了如何選擇時(shí)間序列模型。研究了時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。
　　②分析了時(shí)間序列的變換和表示，并且對(duì)這些方法進(jìn)行了綜合比較。剖析了時(shí)間序列的相似性度量及其特點(diǎn)。研究了時(shí)間序列的分段線性化表示，對(duì)分段算法進(jìn)行了分析。結(jié)合滑動(dòng)窗口算法和聚類(lèi)分析，提出了一種

3、基于聚類(lèi)的誤差修正滑動(dòng)分段算法，提高了分段的精確性。采用金融數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行效果分析。
　?、垩芯繒r(shí)間序列的相似性搜索問(wèn)題，分析了時(shí)間序列數(shù)據(jù)的相關(guān)索引技術(shù)及其特點(diǎn)。在基于重要點(diǎn)分段的基礎(chǔ)上，剖析了時(shí)間序列的KL表示法。針對(duì)金融數(shù)據(jù)的特殊性，提出了結(jié)合利用移動(dòng)均值索引時(shí)間序列的相似性搜索方法，用來(lái)解決子序列匹配中的“e-查詢(xún)”問(wèn)題，該方法可以比較快速淘汰大部分不符合條件的候選對(duì)象，大大縮小了搜索的范圍，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該