一种动态数据流的实时趋势分析算法.pdfVIP

第23 卷 第10期 控 制 与 决 策 2008 年10 月 Vol.23 No. 10 Cont rol and Decisi on Oct. 2008 : 10012 0920(2008) 102 11822 04 周 黔, 吴铁军 ( 浙江大学 工业控制技术国家重点实验室, 杭州 310027) : 有效的趋势提取可提供监控对象早期预警、评估监控对象状态和决策支持信 . 基于增量递推最小二乘回 归参数估计和广义似然比变化点检测算法,提出一种动态数据流趋势分析算法. 其计算实时性和分析精度均比现有 算法有明显的改进. 仿真实验结果验证了该算法的有效性. : 趋势分析; 动态数据挖掘; 增量递推最小二乘; 广义似然比检验 : TP311 : A Real2time algorithm for tr en d an alysis of dynamic data stream s ZH OU Qia n , WU T ie2j un ( State Key aboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, H angzhou 310027, China. Correspondent: ZH OU Qian, E2mail:qzhou@iipc.zju. edu.cn) Ab stra ct : Efficient trend extraction methods can provide early warnings, severity assessments of monitored subjects and information for decision support. In this paper, a rea2l time trend extraction algorithm for dynamic dat a streams algorithm is proposed by combining an incremental recursive least square algorithm for regression parameter estimation with the generalized likelihood ratio test for change2point detection. Remarkably faster computational speed and higher trend analysis accuracy are achieved by this algorithm compared with the existing algorithms in the same field. The experiment results show the effectiveness of the proposed algorithm. K ey word s: Trend analysis; Dynamic data mining; Incremental recursive least square; Generalized likelihood ratio test 1 引 言 到数据流元素在线调整趋势参数, 采用广义似然比 动态数据流是指由大量连续到达、潜在无限长、 检测分割点, 因而趋势分析的精度明显提高. 快速变化的数据组成的有序时间序列. 动态数据流 2 问题描述 趋势分析的目的是提取趋势变化信息, 为监控对象 动态数据流