时间序列挖掘算法研究与应用
时间序列挖掘是个相对复杂的领域,但其实有不少挺实用的算法和工具可以搞定。比如,STUMPY这个 Python 库就是一个高效的时间序列数据挖掘工具,适合进行相似度。如果你需要进行模式挖掘,PrefixSpan算法就蛮不错,它可以你在大数据中快速发现序列模式。Matlab方面也有多时间序列的代码,可以参考一下,快速实现一些基础的功能。另外,如果你对聚类感兴趣,基于时间序列的聚类算法也是一个不错的选择,能你从复杂数据中挖掘出有用的信息。你可以根据具体需求挑选合适的算法,组合起来会更高效哦。
数据挖掘
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2025-06-17
基于时间序列的聚类分析算法实现
该资源提供基于时间序列的聚类分析算法实现,适用于股票时间序列等数据分析,资源代码库:clustering-algorithms-master
算法与数据结构
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2024-05-24
时间序列聚类聚类算法在时间序列数据中的应用
时间序列的聚类算法应用真的是一个挺有意思的方向。尤其是你要那种每分钟、每小时、每天都有数据变动的项目时,用上这些聚类方法,多隐藏模式就能跑出来了。对比传统的表格数据,时间序列多了个“顺序”的事儿,所以聚类思路上也得跟着变点玩法。
算法与数据结构
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2025-07-01
SAX-VSM公开发布详细信息请访问我们的网站
我们的SAX-VSM代码公开发布支持我们在IEEE第13届国际数据挖掘会议上的发表。请注意,我们的算法建立在先前研究的基础上,并提供了可解释的时间序列分类算法。
数据挖掘
13
2024-07-13
PSO-DBN时间序列预测MATLAB实现与参数优化
粒子群优化和深度置信网络的结合,真的是时间序列预测里一个挺有意思的组合。PSO-DBN这个实现用的是 MATLAB,结构清晰,训练流程也比较顺滑,适合想搞点智能预测的你。模型用了粒子群算法去优化 DBN 的参数,少了多人工调参的烦恼。
代码部分写得蛮规整的,基本上照着注释走一遍就能跑起来,响应也快,适合做仿真验证。对了,trainPSO_DBN.m是主文件,其他几个子函数也没藏着掖着,结构一目了然。
如果你之前用过 BP 神经网络或者 LSTM 做预测,跑一下这个会有种“哦,还能这样搞”的感觉。是在多变量预测场景,比如电力负荷、气象数据啥的,PSO+DBN的组合还挺能打。
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2025-07-02
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介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型,并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。
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2024-10-16
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2024-04-30