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时间序列因果网络的结构学习的中期报告.docx

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时间序列因果网络的结构学习的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【时间序列因果网络的结构学习的中期报告 】是由【niuww】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【时间序列因果网络的结构学习的中期报告 】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。时间序列因果网络的结构学****的中期报告时间序列因果网络(work,)是一种统计学方法,用于发现观察数据中的因果关系,以及他们之间的时间相关性。在本次中期报告中,我将介绍我的结构学****算法的主要部分,包括数据预处理、时间因果计算和网络结构优化。。我首先将原始时间序列数据进行了归一化处理,然后通过对数据进行滑动窗口(SlidingWindow)技术进行了数据采样。滑动窗口的大小根据采样频率和时间序列的周期性而确定,这样可以保证分析结果的准确性,同时也有效降低了算法的时间复杂度。,我在该算法中采用了时间因果计算(TCI)的方法。该方法假设每个时间序列的值是由其之前的值以及其他时间序列的值共同决定的。采用该方法可以显著降低分析中出现的假阳性或假阴性。,我使用了试探(Greedy)算法,先建立基础网络结构,然后逐步添加新的节点和边以优化网络的准确性。在添加新的节点和边之前,我使用p-value检验(p-valuetest)来确定两个时间序列之间的因果关系强度。结论:在本次中期报告中,我介绍了我的时间序列因果网络结构学****算法的主要部分,包括数据预处理、时间因果计算和网络结构优化。该算法可以准确地发现观察数据中的时间序列间的因果关系,同时也具有较高的计算效率。然而,该算法也存在一些不足之处,例如网络结构的优化可能导致过拟合问题,需要更多的数据和经验知识进行验证和改进。