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基于时间序列分析的隧道传感器数据预测研究

作　者: 张英杰
导　师: 方敏
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 时序预测 经验模式分解 相似性查找 分段线性表示 混沌
分类号: TP212
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 41次
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内容摘要


近年来，随着我国公路路网建设进入高速发展时期，越来越多的高速公路隧道在我国多山地区投入使用。隧道监控系统采集到越来越多的隧道内环境数据，但是这些数据由于未受到足够的重视而被大量闲置。本文尝试从混沌时间序列预测和时间序列相似性查找两个方面对隧道内环境数据进行研究，以对隧道污染物的未来变化趋势进行预测。首先，简要介绍了时间序列预测的基本概念、分类以及预测模型，接着着重介绍混沌理论相关概念和混沌识别方法，并且将混沌理论应用于隧道内环境数据分析。然后，针对隧道内环境参数时间序列具有混沌特性的特点，提出了一种基于经验模式分解和Volterra级数模型的混沌时间序列预测算法，对隧道烟雾浓度数据集和公共数据集进行了预测，并且与传统的时间序列预测算法进行了比较。实验表明，本文提出的新方法能够有效预测隧道内污染物的未来变化趋势。最后，针对已知时间序列分段线性表示法的不足，改进了一种基于特征点的分段线性表示法。该方法将数据分为极值点和普通点给予区分对待，能够稳定和有效的对隧道烟雾浓度时间序列进行划分。在此基础上，改进了一种基于形态特征的相似性查找技术，通过从已有数据库中查找与待查询序列相似的时间数据段以对隧道内环境参数的未来趋势做出预测，从而实现了对隧道烟雾浓度超标时间序列变化趋势的预测。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 研究背景  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-11
    1.2.1 国外研究现状  8-10
    1.2.2 国内研究现状  10-11
  1.3 论文主要内容及章节安排  11-13
    1.3.1 研究内容  11-12
    1.3.2 章节安排  12-13
第二章 时间序列预测及相似性度量相关算法  13-21
  2.1 时间序列预测  13-16
    2.1.1 时间序列预测概述  13-14
    2.1.2 时间序列预测方法及分类  14-15
    2.1.3 时间序列预测模型  15-16
  2.2 时间序列相似性度量  16-19
    2.2.1 时间序列模式表示  17-18
    2.2.2 时间序列距离度量  18-19
  2.3 本章小结  19-21
第三章 隧道传感器数据混沌分析  21-35
  3.1 混沌理论概述  21-22
  3.2 相空间重构理论  22-24
    3.2.1 时间延迟选取  22-23
    3.2.2 嵌入维数选取  23-24
  3.3 混沌识别方法  24-27
    3.3.1 功率谱  25-26
    3.3.2 最大Lyapunov指数  26-27
  3.4 仿真实验与分析  27-33
    3.4.1 时间序列混沌识别系统  27-28
    3.4.2 实验数据集选择  28-30
    3.4.3 实验结果分析  30-33
  3.5 本章小结  33-35
第四章 基于EMD和Volterra模型的预测算法  35-57
  4.1 Elman递归神经网络预测法  35-37
  4.2 Volterra级数模型预测法  37-39
  4.3 基于经验模式分解的时序预测算法  39-42
    4.3.1 经验模式分解法  39-40
    4.3.2 基于EMD和Elman神经网络的预测算法  40-41
    4.3.3 基于EMD和Volterra模型的预测算法  41-42
  4.4 仿真实验与分析  42-56
    4.4.1 时间序列预测系统  42-44
    4.4.2 公共数据集实验  44-50
    4.4.3 隧道烟雾浓度数据集实验  50-56
    4.4.4 算法分析  56
  4.5 本章小结  56-57
第五章 隧道传感器数据超标趋势相似性查找  57-67
  5.1 时间序列相似性查找相关内容  57-58
  5.2 时间序列分段线性表示  58-63
    5.2.1 分段线性表示的相关研究  58
    5.2.2 改进的基于特征点线性分段表示  58-60
    5.2.3 实验结果  60-63
  5.3 时间序列的相似性查找  63-66
    5.3.1 问题描述  63-64
    5.3.2 形态相似性查找算法  64
    5.3.3 仿真实验与分析  64-66
  5.4 本章小结  66-67
第六章 总结与展望  67-69
致谢  69-71
参考文献  71-75
在读期间的研究成果  75-76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化元件、部件 > 发送器（变换器）、传感器
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