时间序列数据挖掘技术在故障检测中的应用探讨

时间序列模拟ARFIMA模型在MATLAB中的应用

本代码利用自回归分数积分移动平均（ARFIMA）模型进行时间序列模拟，该模型结合了ARIMA（自回归积分移动平均）和ARMA（自回归移动平均）的特点。ARFIMA模型允许使用非整数差分参数，特别适用于长记忆时间序列的建模。通常情况下，该代码执行ARFIMA(p,d,q)模型的模拟，其中d表示差分参数，p和q分别表示自回归和移动平均的阶数。

Matlab 0 2024-09-27

数据挖掘技术在入侵检测中的应用（KDD Cup 1999数据）

使用各种数据挖掘技术进行入侵检测的数据集KDD Cup 1999位于技术前沿。K均值（K = 59）实现了93.077%的准确率和综合F1分数，支持攻击识别率高达0.95，正常识别率达到0.96。决策树表现出92.956%的准确率，全面F1分数为0.95，攻击识别率达到1.0，正常识别率为0.91。这些结果显示出数据挖掘技术在入侵检测中的显著优势。

数据挖掘 0 2024-08-29

地学中的时间序列分析技术

时间序列（Time Series）在地学研究中广泛应用，涉及时域和频域两种基本形式。时域分析具有时间定位能力，但频域分析如Fourier变换则更适合处理非平稳序列，如河川径流、地震波、暴雨等。这些现象具有趋势性、周期性和随机性特征，需要多时间尺度的分析方法。

Matlab 2 2024-07-16

指数平滑技术时间序列的应用

给定输入序列X（列向量），以FS赫兹采样，指数平滑器根据指定的时间常数TAU返回平滑的输出序列Y。如果X是矩阵，则对其列向量逐一进行处理并返回相应的平滑输出Y。如需进一步的MATLAB示例用法，请键入“help expsmooth”。

Matlab 2 2024-08-03

支持向量机在金融时间序列预测中的应用

支持向量机, 一种基于统计学的新型机器学习和数据挖掘技术, 遵循结构风险最小化原则。金融时间序列数据通常具有非平稳性、复杂性、非线性以及噪声干扰, 传统预测方法难以取得令人满意的效果。本研究提出一种基于支持向量机的金融时间序列预测方法, 并将其应用于上证180指数预测。实验结果表明, 支持向量机方法能够有效地建模动态金融时间序列, 并取得良好的预测效果。

数据挖掘 6 2024-05-12

MATLAB在时间序列建模预测中的应用及程序示例

时间序列是按时间顺序排列、随时间变化且相互关联的数据序列。时间序列分析是数据分析中一个重要的领域。以下是MATLAB在时间序列建模预测中的具体应用示例。

Matlab 2 2024-07-30

数据挖掘技术在精准营销中的应用

随着数据挖掘技术的发展，精准营销已成为市场营销的重要策略。通过数据仓库的建立和模型的构建与验证，精确营销实施方案得以设计，从而评估实施效益并发现市场机会。

Hadoop 3 2024-07-21

数据挖掘技术在效益分析中的应用

全球通品牌的数据业务客户分群达27.3万，动感地带品牌的数据业务客户分群达22.8万。彩信增量销售模型达23.7万，彩铃增量销售模型达19.5万，产品关联性分析模型达11.2万，总计投入104.5万。利用数据挖掘技术构建精确的营销基础。

算法与数据结构 0 2024-10-11

局部Fisher判别分析在故障检测与诊断中的应用

局部Fisher判别分析：故障检测与诊断的新视角 本资源探讨局部Fisher判别分析在故障检测与诊断领域的应用潜力，并提供相关的理论数学公式支持，助力相关研究。资源中不包含代码，如有需要，请与我联系。

算法与数据结构 3 2024-05-25