基于离散小波变换的时间序列数据挖掘

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摘要：提出了一种利用离散小波变换进行时间序列分析预测的新方法.该方法的特点主要是在小波系数的选取依据上与以往方法不同,以往方法大多是选取前k个位置的系数或者是选取数值最大的k个位置的系数,其依据是能量保持;本文方法的选取依据是各系数在训练集数据上的分类能力大小,即通过对已知类别的训练集的学习过程,找出使得类内距离最小、类间距离最大的若干系数作为特征系数.对于未知类别的时间序列,根据特征系数计算出该序列属于各个类别的隶属度,隶属度最高的类别即为预测结果.实验结果表明,本方法用于时间序列分析预测,显示出了较高的效率和准确性.

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关键词：时间序列数据 序列数据 小波变换 时间序列 数据挖掘 时间序列 离散小波变换 特征提取 趋势预测