数据流的变化检测算法及其在实时汇率数据流异常检测中的应用

摘要

本文提出一种能够检测数据流中的数据点的分布变化的算法，以实现对实时汇率数据流的异常片段的检测。 本文首先通过观察两个人工发现数据流变化的过程，对其隐含的理论背景进行了深入的讨论，并在此基础之上提出了基于两个静态样本的变化检测算法及其优化。然后，为了将该算法应用到数据流环境中，提出了基于两个滑动窗口的数据流变化检测算法。在实验部分，模拟一个不断变化的数据流作为算法的应用对象，实验结果证明了算法的准确性和有效性，并对如何选择算法的相关参数，以适应实际的应用环境，进行了一些讨论。 本文根据实时汇率数据流的特点，建立了数据点相互无关的实时汇率数据流的检测模型，采用本文提出的数据流的变化检测算法解决实时汇率数据流的异常检测问题，并给出了实验结果。

目录

文摘

英文文摘

郑重声明

第一章引言

1.1研究背景

1.2国内外研究现状

1.3本文的贡献

1.4论文结构

第二章背景知识

2.1数据流模型

2.2数据流的数据查询

2.3数据流操作算法的实现

2.3.1阻塞操作

2.3.2近似算法

2.4现有的数据流管理系统

2.5数据流变化检测

第三章基于两个静态样本的变化检测

3.1人工识别变化的过程

3.2人工识别变化的数学背景

3.3基于样本空间全子集的算法

3.4基于兴趣子集的算法

3.5变化相对性的考虑

3.6小结

第四章基于滑动窗口对的数据流变化检测算法

4.1基于滑动窗口对的数据流变化检测算法

4.2算法的性能优化

第五章实验

5.1实验数据的准备

5.2参数的定义

5.3阀值C对算法性能的影响

5.4窗口尺寸S对算法性能的影响

5.5兴趣子集I对算法性能的影响

5.6样本子集分布差异的相对性修正对算法性能的影响

5.7算法的有效性和参数的选取

第六章实时汇率数据流中异常检测模型

6.1背景

6.2实时汇率数据流

6.3实时汇率数据流中的异常

6.4实时汇率数据流模型

6.5实验

第七章结论

致谢

参考文献

附录1(攻读学位期间发表的论文及成果)