Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 241 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

241
лучим две ЛНТ
},...,,{1
12111 m
N
и
},...,,{2
22212 m
N
, содержащие m
упорядоченных по времени появления элементарных НТ, τ
ij
. – элементарная не-
четкая тенденция.
2. Построение отношения сходства на основе вычисленной меры сходст-
ва. Для двух нечетких локальных тенденций отношение сходства вырождается
в степень сходства q(Nτ1,Nτ2) между полученными ЛТ. Меры сходства локаль-
ных нечетких тенденций, выраженные через меры различия ρ(Nτ1,Nτ2), были
определены в виде
)2,1(
NNq = )2,1(1
NN
,
где
22
),()
~
,
~
()
~
,
~
(),(
stitstitstitstit
aavv
, согласно теореме о степени
различия
элементарных нечетких тенденций, рассмотренной в главе 4.
3. Анализ отношения сходства и вычисление интегральной степени сход-
ства между всеми ЛТ, полученными в процессе сегментации, например, как ин-
тегральная мера сходства Q(Nτ1,Nτ2).
В этом случае задача распознавания класса общей тенденции НВР типа
«периодические колебания» заключается в следующем: найти такое w, для ко-
торого
мера сходства нечетких тенденций Q(Nτ1,Nτ2.. Nτw) максимальна и/или
превышает некоторый заданный порог , тогда w будет определять период, а
тип паттерна Tsh= Nτ1.
Для решения обозначенной задачи можно использовать переборные мето-
ды, в рамках которых исходный нечеткий временной ряд анализируется на на-
личие периода на основе перебора паттернов
различной длины и оценки каждо-
го как возможного периода.
Можно предложить и другие меры сходства паттернов, так, например,
степень сходства паттернов можно вычислять на основе их классификации по
базовым типам. И если анализируемые паттерны относятся к одному классу, то
они сходны, а степень принадлежности классу задаст степень сходства. Интерес
представляет рассмотрение
меры, построенной на частотной характеристике

Страницы