一种基于链式可重写窗口的数据流在线预测方法

摘要

本发明提供一种基于链式可重写窗口的数据流在线预测方法，通过链式重写窗口模型并利用经验模式分解的方法，列对从窗口中得到数据序列进行分解，然后对不同分量分别建立基于最大Lyapunov指数预测模型，最后将这些模型的预测结果进行组合，获得最终预测结果，内容包括：为了实现在线预测提出链式重写窗口模型代替传统的滑动窗口，该窗口模型采用对窗口内数据的重写完成数据更新，在窗口内数据的更新过程无须数据移动，从而提高了系统的处理效率；不仅提高了在线数据预测方法的处理性能，满足了数据流挖掘的需求，而且能充分利用CPU，降低功耗，减少机房构建成本和管理、运行、维护费用，并且这种方法实现简单，需要的开发成本低。