[发明专利]一种应用于大气污染治理的多维时序数据的稀有子序列挖掘方法有效
| 申请号： | 201811079396.8 | 申请日： | 2018-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN109858507B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 刘博;赵怀菩 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明要公开一种大气污染多维时序数据的稀有子序列方法，首先对一维的时序数据进行线段拟合，生成线段模式序列然后把一定时间跨度内的线段模式组成向量，然后对所有向量求它们之间的相似度，利用相似度分别为每个维度进行聚类，求得一维的稀有序列集，然后利用改进的频繁模式树算法对所有一维稀有序列构建关联模式，最后把符合相关条件的关联规则输出。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 大气污染 治理 多维 时序 数据 稀有 序列 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
1.一种挖掘大气污染多维时序数据的稀有子序列的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取大气污染的多维时序数据集，并对这些数据进行预处理，数据集中的属性数据包括时间，CO浓度，SO2浓度，NO2浓度，O3浓度，PM10浓度，PM25浓度；步骤2、使用累计均方误差值AE对预处理后的多维时序数据进行自底向上的线段拟合，生成线段模式时间序列；步骤3、从线段模式时间序列中选取时间跨度为w的一系列线段作为向量，计算所有向量之间的相似度；步骤4、使用密度峰值聚类算法计算每一维度时序数据的稀有子序列；步骤5、使用频繁模式树对每一维度时序数据的稀有子序列进行多维时序关联规则挖掘。
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