基于深度学习的复杂时间序列分析和预测
发布时间：2025-07-09 01:05
时间序列分析是揭示自然现象和认识客观世界的重要手段,近年来,时间序列预测成为了热门的研究领域,广泛应用于金融数据分析、空气质量评估和交通流量预测等等各个领域。随着科学技术水平的不断提高,人们由单变量的时间序列分析转为多变量的复杂时间序列分析,通过对系统的多个成分分析以提高预测精度,但现有的复杂时间序列预测方法仍存在以下几个挑战:一是异常数据的干扰,大多数预测模型对异常数据的容忍度很低,而复杂时间序列的无标签性和非平衡性使异常数据难以被检测;二是噪声成分的干扰,噪声成分导致时间序列的自相似性遭到破坏,而复杂时间序列中有用成分和噪声成分的界限模糊,降噪存在丢失有用成分的风险;三是复杂时间序列的多成分之间存在复杂的相互依赖关系,使预测变得困难。针对这些问题,本文从复杂时间序列异常检测、噪声去除和预测这三个方面展开研究,具体工作和研究成果如下:(1)针对挑战1,本文提出了一种基于预标注和多目标生成对抗网络的异常检测方法。通过预标注正常数据和训练多目标生成网络生成异常数据解决复杂时间序列无标签性和非平衡性的问题,最后通过生成网络和判别网络的对抗博弈得到异常检测分类器。在公开数据集上证明了该异常检测...
【文章页数】：101 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 复杂时间序列异常检测研究现状
1.2.2 复杂时间序列噪声去除研究现状
1.2.3 复杂时间序列预测研究现状
1.3 研究内容和创新点
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究的创新点
1.4 论文组织结构
1.5 本章小结
第二章 相关理论与技术研究
2.1 时间序列理论基础
2.1.1 时间序列定义
2.1.2 时间序列类型以及特点
2.1.3 复杂时间序列
2.2 时间序列分解方法
2.2.1 傅里叶变换
2.2.2 小波变换
2.2.3 经验模式分解
2.3 机器学习和深度学习方法
2.3.1 循环神经网络
2.3.2 生成对抗网络
2.3.3 自动编码器
2.3.4 K-Means聚类
2.3.5 集成学习
2.4 本章小结
第三章 基于预标注和多目标生成对抗网络的异常检测
3.1 问题分析和形式化
3.2 算法整体框架
3.3 基于堆叠自动编码器和K-MEANS++聚类的伪标签数据生成
3.3.1 复杂时间序列维数约简
3.3.2 伪标签数据生成
3.4 基于多目标生成对抗网络的复杂时间序列异常检测
3.5 实验和分析
3.5.1 实验环境
3.5.2 数据集和评估指标
3.5.3 实验设计
3.5.4 对比实验结果和分析
3.5.5 参数调节实验结果和分析
3.6 本章小结
第四章 基于CEEMDAN和自适应阈值的时间序列降噪
4.1 问题分析和形式化
4.2 算法整体框架
4.3 时间序列分解与区分
4.3.1 基于CEEMDAN的时间序列分解
4.3.2 基于排列熵的本征模函数高低频分离
4.4 时间序列阈值降噪
4.4.1 自适应阈值和阈值函数降噪
4.4.2 本征模函数重构
4.5 实验和分析
4.5.1 实验环境
4.5.2 数据集以及评估指标
4.5.3 实验设计
4.5.4 对比实验结果以及分析
4.5.5 参数调节实验
4.6 本章小结
第五章 基于注意力堆叠LSTMS的复杂时间序列集成预测
5.1 问题分析和形式化
5.2 算法整体框架
5.3 复杂时间序列预处理
5.4 基于注意力堆叠LSTMS的复杂时间序列集成预测器
5.4.1 堆叠长短期记忆神经网络
5.4.2 基于注意力机制的Seq2Seq多步预测模型
5.4.3 基于滑动窗口子序列随机采样的Bagging集成算法
5.5 实验和分析
5.5.1 实验环境
5.5.2 数据集以及评估指标
5.5.3 实验设计
5.5.4 预处理结果分析
5.5.5 对比实验分析
5.5.6 消融实验分析
5.6 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
本文编号：4056899
【文章页数】：101 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 复杂时间序列异常检测研究现状
1.2.2 复杂时间序列噪声去除研究现状
1.2.3 复杂时间序列预测研究现状
1.3 研究内容和创新点
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究的创新点
1.4 论文组织结构
1.5 本章小结
第二章 相关理论与技术研究
2.1 时间序列理论基础
2.1.1 时间序列定义
2.1.2 时间序列类型以及特点
2.1.3 复杂时间序列
2.2 时间序列分解方法
2.2.1 傅里叶变换
2.2.2 小波变换
2.2.3 经验模式分解
2.3 机器学习和深度学习方法
2.3.1 循环神经网络
2.3.2 生成对抗网络
2.3.3 自动编码器
2.3.4 K-Means聚类
2.3.5 集成学习
2.4 本章小结
第三章 基于预标注和多目标生成对抗网络的异常检测
3.1 问题分析和形式化
3.2 算法整体框架
3.3 基于堆叠自动编码器和K-MEANS++聚类的伪标签数据生成
3.3.1 复杂时间序列维数约简
3.3.2 伪标签数据生成
3.4 基于多目标生成对抗网络的复杂时间序列异常检测
3.5 实验和分析
3.5.1 实验环境
3.5.2 数据集和评估指标
3.5.3 实验设计
3.5.4 对比实验结果和分析
3.5.5 参数调节实验结果和分析
3.6 本章小结
第四章 基于CEEMDAN和自适应阈值的时间序列降噪
4.1 问题分析和形式化
4.2 算法整体框架
4.3 时间序列分解与区分
4.3.1 基于CEEMDAN的时间序列分解
4.3.2 基于排列熵的本征模函数高低频分离
4.4 时间序列阈值降噪
4.4.1 自适应阈值和阈值函数降噪
4.4.2 本征模函数重构
4.5 实验和分析
4.5.1 实验环境
4.5.2 数据集以及评估指标
4.5.3 实验设计
4.5.4 对比实验结果以及分析
4.5.5 参数调节实验
4.6 本章小结
第五章 基于注意力堆叠LSTMS的复杂时间序列集成预测
5.1 问题分析和形式化
5.2 算法整体框架
5.3 复杂时间序列预处理
5.4 基于注意力堆叠LSTMS的复杂时间序列集成预测器
5.4.1 堆叠长短期记忆神经网络
5.4.2 基于注意力机制的Seq2Seq多步预测模型
5.4.3 基于滑动窗口子序列随机采样的Bagging集成算法
5.5 实验和分析
5.5.1 实验环境
5.5.2 数据集以及评估指标
5.5.3 实验设计
5.5.4 预处理结果分析
5.5.5 对比实验分析
5.5.6 消融实验分析
5.6 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件
本文编号：4056899
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