Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/32017
Назва: A new algorithm for time series data mining by using rough set
Автори: Hao, Fei
Yeung, Ling Hei
Ключові слова: TVRSS
Time series
Rough Set
Prediction
Дата публікації: 2009
Видавництво: ТНЕУ
Бібліографічний опис: Hao, F. A new algorithm for time series data mining by using rough set [Text] / Fei Hao, Ling Hei Yeung // Computing = Комп’ютинг. - 2009. - Vol. 8, is. 2. - P. 6-14.
Короткий огляд (реферат): This paper is to apply Rough Set to data mining of time series. Firstly, we process the time series data by attribute selection and similarity sequence search. Secondly, the time series is partitioned into some sets of pattern by Mobile Window Method (MWM) and each pattern is a trend of time series. Thirdly, an information table is made by predicting attributes and targeting attribute in trending variation ratio structure sequence (TVRSS). Then, the original information table is made suitably for rough set to discover knowledge. Finally, the extracting rules can predict the time series behavior in the future. The total process is four steps. In the end, we show some examples to demonstrate our method on the time series data of stock market.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/32017
Розташовується у зібраннях:Комп'ютинг 2009 рік. Том 8. Випуск 2

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Hao.pdf478.72 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.