基于动态轨迹模式挖掘的位置预测方法研究

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

电力负荷预测模式的研究显示，数据挖掘技术已经成为评估电力企业管理现代化和科学化的重要标志。在过去的十年中，中国在电力负荷预测方面取得了显著进展。

基于自组织模式识别的经济预测方法研究 将自组织数据挖掘方法与经济预测原则相结合，提出了一种全新的自组织模式识别方法。该方法创新性地采用了数据分组处理和自动合成技术，能够有效地识别多个相似模式，为经济预测提供了更为便捷和高效的途径。通过实际案例分析，验证了该方法在经济预测中的有效性和实用性。此外，针对样本数据不足的问题，提出了增加同类经济对象样本数据的解决方案，进一步提高了预测的准确性和可靠性。

探讨了系统云灰色预测模型的构建原理，并详细论证了其积分生成机制。进一步深入研究了解析预测公式的应用，特别结合数据库中“贫”信息和小样本序列数据的特征。通过实例分析，比较了解析预测与离散预测的效果，凸显了其简便、详尽和直观的优势。

对比挖掘近年来成为数据挖掘领域的热点之一，关注不同类别或条件下数据集中样本间的差异，设计能准确分类的模式或模型。技术进步推动了显露模式在此领域的应用扩展，展示了基于显露模式的分类器构造方法及其多个实际应用场景。

序列模式挖掘算法本算法结合贝叶斯学习，简化挖掘过程，可处理不完备、溢出及噪声数据。 概率模型使用概率论模型描述序列，并利用贝叶斯知识辅助。 算法性能经复杂度分析和性能验证，该算法具有优越性。

数据挖掘技术在解决各领域业务问题中发挥着重要作用，例如教育、电信和零售管理等。凭借其在分类、聚类和关联规则挖掘等方面的功能，数据挖掘技术正变得日益重要。以学生学业成绩数据集为研究对象，构建了预测分类模型，并比较了朴素贝叶斯、决策树、随机森林、JRip 和 ZeroR 等算法的预测性能。研究结果表明，学校和学习时间等因素对学生的最终成绩有显著影响。其中，One Rule、JRip 和决策树等分类算法在预测学生成绩方面表现优异，准确率均超过 80%。

对序列模式挖掘的研究进行概述，涵盖其相关概念、常用方法、代表性算法及其优缺点分析，并展望未来发展方向，为研究者改进现有算法和开发新算法提供参考。

页岩气储集空间与储层矿物特征密切相关。本研究以四川盆地东缘龙马溪组页岩为对象，结合矿物组成、微量元素及地球化学测试结果，利用低温氮气吸附法和高分辨率成像技术，采用多元统计分析方法建立了页岩孔容预测方程。研究分析了孔隙分布特征及其影响因素。研究结果显示，龙马溪组中部和底部页岩组分含量差异显著，生物成因的自生石英是底部石英含量高的主要原因。页岩主要呈现纳米级孔隙，其中2~5 nm孔隙占主导，贡献率在64.2%~70.1%之间。本研究建立的页岩组分含量与孔容预测模型具有高度显著性。脆性矿物孔、黏土矿物片间孔及其粒内孔是富黏土矿物页岩的主要孔隙类型，呈微缝状，小于2 nm孔隙不发育。有机质含量是影响页岩孔容大小的主要控制因素，有机质孔的面积率介于8.8%~12.5%之间。有机质含量及成熟度是影响小于2 nm微孔发育的主要因素，而大于50 nm孔隙的发育则受黏土矿物、石英及长石含量的控制。