| 稀疏类群下的复杂时间序列清洗转换方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1714 K | |
| 標(biāo)簽： 大数据分析 复杂时间序列 清洗转换 | |
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| 文檔介紹：针对稀疏类群下的复杂时间序列数据预处理问题，将数理统计与时间序列相结合，提出了一种针对稀疏类群的标准化大数据清洗转换方法。首先阐述了稀疏类群在时间序列所具有的复杂特征，然后引入了描述性统计方法用于表征时间序列下稀疏类群的复杂多特征，并建立了包括数据清洗、插值修复以及逐级统计在内的标准化处理。实例表明，使用针对稀疏类群方法进行数据预处理的LSTM模型在预测精度方面优于使用一般方法进行预处理，在三个数据集上，RMSE和MAE分别降低了10.71%和18.50%、8.06%和9.82%、6.73%和11.06%，同时在支持向量回归与随机森林回归中同样表现出性能提升，验证了该方法的可行性和优越性，有利于促进大数据融合治理。 | |
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