-
公开(公告)号：CN112163022A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011095091.3
申请日：2020-10-14
Applicant: 安徽工业大学 , 安徽工大信息技术有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种面向时序数据的预测方法，属于数据分析技术领域。本发明的方法包括以下步骤：采集历史时序数据；根据历史时序数据设定若干个时间点，计算每个时间点相对前一个时间点的变化率；记录达到峰值或谷值的时间点，选取达到峰值或谷值之后的N个时间点数据进行计算得到累积变化率矩阵；再根据累积变化率矩阵计算得到新的矩阵；之后利用聚类算法对新的矩阵进行聚类得到聚类结果，并根据聚类结果进行预测。本发明克服了现有技术中，时序数据达到峰值或者谷值后的变化趋势预测不准确的不足，本发明可以精确判断时序数据在未来达到某一峰值或谷值后后续的变化趋势，进而提高了时序数据达到峰值或者谷值后后续变化趋势的预测精度。
Search Results
1
records
(took 0.074 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
