多变量时间序列的维度简化_模式匹配与异常检测

针对当前时间序列决策研究方法存在的问题，提出了多变量时间序列模糊决策树挖掘方法，并通过实验分析验证了该方法能够有效捕捉多变量时间序列子序列的形态及后期趋势或状态的决策信息。

matlab开发：非线性时间序列异常值检测与替换方法。通过适当的局部值检测和替换，提高数据处理的准确性。

在数据仓库的星形模式中，时间维度扮演着不可或缺的角色。它以一种结构化的方式记录了时间的推移，为分析历史趋势和模式提供了宝贵的基础。 时间维通常包含年、季度、月、日等不同粒度的时间信息，以及与特定日期相关的其他属性，例如工作日标识、节假日标识等。 通过将时间维与事实表关联，分析师可以深入挖掘数据，揭示隐藏在时间变化背后的洞察。例如，可以通过分析不同时间段的销售数据来识别季节性趋势，或者比较不同促销活动的效果。 总之，时间维是星形模式中不可或缺的一部分，它为数据分析提供了时间维度，使我们能够更好地理解数据的演变过程。

多变量数据分析涵盖商业数据、生物数据等多个领域的数据处理方法。

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

在以往的研究中，我们已经研究了在确定性字符串上的窗口子序列匹配，涉及到知识发现、数据挖掘和分子生物学等领域。然而，在应用中我们观察到，在数据流监测、复杂事件处理以及时间序列数据处理中，字符串往往是嘈杂且具有概率性质。探讨了这一问题的在线设置，其中效率至关重要。我们首先定义了查询语义，并提出了一个精确算法。接着，我们提出了一个随机近似算法，其速度更快，并且在一定程度上保证了准确性。此外，我们设计了一种过滤算法，进一步提升了效率，采用了一种适应序列流内容的优化技术。最后，我们针对带有否定模式的算法进行了提出。为了验证这些算法，我们使用了三个真实数据集和一些合成数据集进行了系统的实证研究。

Matlab开发：多变量与状态空间MPCV20。该工具与教程专注于多变量状态空间MPC的开发。

探讨了如何利用时间序列数据挖掘技术来进行故障检测，详细分析了其在工业和技术应用中的潜力和优势。

多变量变结构控制系统 一般线性多变量系统的状态方程为： -611—