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同時観測クラスタ群を利用した相関に基づくマルチデータストリーム予測方式

机译:同时观测簇的基于相关性的多数据流预测方法

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摘要

近年,様々な分野·領域でデータストリームと呼ばれる時系列データが着目されており,その未来予測を行うストリーム予測技術に注目が集まっている.ストリーム予測技術の多くは単一のデータストリームの過去の計測値の傾向を用いるが,その場合,未来の計測値が過去の傾向と異なる変化を示す場合,精度が悪化するという問題がある.しかし,他のデータストリームとの間に相関が存在する場合,相関を考慮することで予測精度が向上する可能性がある.そこで,本稿はデータストリームの状態を同時観測クラスタ群により表現し,データストリーム間の相関検出とストリーム予測を行う手法を提案し,その有効性を検証する.
机译:近年来,称为数据流的时间序列数据已在各个领域和领域中引起关注,并且用于预测未来的流预测技术已引起关注。大多数流预测技术在单个数据流的过去测量中使用趋势,但是在那种情况下,如果将来的测量显示出与过去趋势不同的变化,则会出现精度下降的问题。然而,如果与其他数据流存在相关性,则可以通过考虑相关性来提高预测精度。因此,本文提出了一种通过一组同时观察簇来表示数据流状态,检测数据流之间的相关性,预测数据流并验证其有效性的方法。

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