一种基于混合模型的时间序列数据挖掘系统
沈斌
姚敏
温长洋
1.浙江大学计算机系,浙江,杭州,3100272.浙江大学计算机系,浙江,杭州,3100273.浙江大学计算机系,浙江,杭州,310027
摘要：时间序列数据挖掘是在从数据仓库中提取出有效历史数据的基础上,对其进行一定的处理,从而发现隐含、未知的有效信息.本文阐述了一种新的基于灰色-回归-模糊神经网络混合模型的时间序列数据挖掘系统,重点讨论了灰色-回归-模糊神经网络混合模型的建立过程,并应用于浙江省可持续发展预测,取得了满意的结果.该混合模型融合多种智能计算方法优点于一体,为时序数据挖掘提供了一种新的实用方法.
关键词：时序数据挖掘组合预测智能计算
分类号：TD216(矿山设计与建设)
资助基金：国家自然科学基金(79970037)
论文发表日期：2003-05-02
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 284-288 )
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