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基于流形学习的高维时序数据状态估计算法的研究与实现的中期报告.docx

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基于流形学习的高维时序数据状态估计算法的研究与实现的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于流形学习的高维时序数据状态估计算法的研究与实现的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于流形学习的高维时序数据状态估计算法的研究与实现的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,我们可以记录大量高维的时序数据,如股票价格、气象数据、机器运行状态等。然而在实际应用中,很难对这些大量的数据进行有效的状态估计和预测。传统的基于统计学的方法往往需要手动选择特征,且在高维度情况下,计算量很大,同时对于非线性的时序数据也效果不佳。为此,流形学****方法成为解决高维时序数据状态估计问题的有效手段。,主要包括以下三个步骤:(1)数据采集和处理。选取某一实际问题的高维时序数据集,采用标准数据预处理,包括去噪、平滑等。(2)基于流形学****的特征提取。通过流形学****算法,将高维时序数据映射到低维空间,找到隐含在原始数据中的主要特征。(3)状态估计和预测。通过对低维特征空间中的数据进行模型训练和预测,得到高维时序数据的状态估计结果。。首先我们选取了机器运行状态数据集进行实验,对数据进行去噪、平滑等预处理。然后采用了流行的流形学****算法——局部线性嵌入(LLE),将高维时序数据映射到二维低维空间。最后我们对低维空间数据进行可视化,观察数据在低维空间的分布情况。,采用机器学****算法对低维空间数据进行模型训练,并将模型应用于高维时序数据的状态估计和预测。同时,我们将进一步探究其他流形学****算法在时序数据状态估计中的应用,进行更加深入的研究和实验。