文献类型：期刊文章

作　　者：潘力[1] 黄继海[2] 王磊[3]

PAN Li;HUANG Jihai;WANG Lei(Personnel Division, Zhengzhou Institute of Technology, Zhengzhou 450044;College of Information Engineering, Zhengzhou Institute of Technology, Zhengzhou 450044;Center of Information Development and Management, Soochow University, Suzhou 215006 China)

机构地区：[1]郑州工程技术学院人事处,河南郑州450044 [2]郑州工程技术学院信息工程学院,河南郑州450044 [3]苏州大学信息化建设与管理中心,江苏苏州215006

出　　处：《湘潭大学自然科学学报》

基　　金：河南省基础与前沿技术研究计划项目(152300410006)

年　　份：2017

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：18-21

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、核心刊

摘　　要：针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法 .首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态.然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归方式对模式进行分组,以此解决长序列造成的过度训练问题.最后,通过梯度下降法结合所有有限状态(FS)预测器的输出,生成最终预测结果 .实验结果表明,该方法能够对时间序列进行有效的规则挖掘,具有较高的预测精度.

关 键 词：时间序列 数据挖掘 预测  有限状态机 分层结构

分 类 号：TP274]