【摘 要】
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时间序列相关性分析是时间序列数据挖掘的重要手段,序列间相互影响与关联,其隐藏的相关信息可以用于识别、解释异常问题。目前大多数方法对隐藏的相关信息分析能力不足,各有
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时间序列相关性分析是时间序列数据挖掘的重要手段,序列间相互影响与关联,其隐藏的相关信息可以用于识别、解释异常问题。目前大多数方法对隐藏的相关信息分析能力不足,各有缺陷,文章提出了一种多算法融合的方法,通过多种相关系数组合分析序列间的线性或非线性关系,同时对序列异常检测后的结果进行波动分析。真实数据表明,该方法能够精确发现序列间的相关性,实现根因定位。
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