文档介绍：学校代码: 10289
分类号: TP309
基密级: 公开
于学号: 092070051
数
据
挖
掘
技
术
的江苏科技大学
股
票
预硕士学位论文
测
与
研
究
基于数据挖掘技术的股票预测与研究
研究生姓名都彬导师姓名苏勇副教授
都申请学位类别工学硕士学位学位授予单位江苏科技大学
彬
学科专业计算机应用技术论文提交日期 2012 年 3 月 13 日
研究方向数据挖掘论文答辩日期年月日
江 2012 3 17
苏答辩委员会主席张再跃评阅人
科
技
大
学
二 O 一二年三月十七日
分类号: TP309
密级: 公开
学号: 092070051
工学硕士学位论文
基于数据挖掘技术的股票预测与研究
学生姓名都彬
指导教师苏勇副教授
江苏科技大学
二 O 一二年三月
A Thesis Submitted in Fulfillment of the Requirements
for the Degree of Master of Engineering
Stocks Prediction and Research based on data mining
technology
Submitted by
Du Bin
Supervised by
Su Yong
Jiangsu University of Science and Technology
March, 2012
论文独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是由本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的成
果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发
表或撰写过的研究成果,也不包含为获得江苏科技大学或其他教育机构的学位或证书
而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明
确地说明并表示谢意。
学位论文作者签名: 日期:
学位论文使用授权声明
江苏科技大学有权保存本人所送交的学位论文的复印件和电子文稿,可以将学位
论文的全部或部分上网公布,有权向国家有关部门或机构送交并授权其保存、上网公
布本学位论文的复印件或电子文稿。本人电子文稿的内容和纸质论文的内容一致。处
在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅。
学位论文作者签名: 日期:
导师签名: 日期:
摘要
摘要
现如今提到数据挖掘技术,相信大家都并不陌生,因为它已渐渐融入在我们生活
的方方面面。当今社会的计算机技术的迅猛发展给我们的生活带来的各种便利,同时
伴随着我们对数据的操作与研究的广度和深度的加深,人们已经不再只满足对海量数
据的表面性掌握,更希望获得到更多更有价值的信息,而数据挖掘技术就是帮助人们
解决这一问题,即从海量数据中挖掘其背后的信息。
如今对于时间序列数据挖掘的研究有很多的方面,其中相似性挖掘和模式挖掘是
时下比较流行也是受到国内外学者关注较多的研究。作为数据挖掘的一项基础研究,
相似性挖掘对研究数据挖掘的各个方面有着重要的意义。而在相似性研究中面临的一
个重要问题就是如何解决对时间序列数据的压缩与表示,在这方面人们也早已进行了
系统而深入的研究,同时也提出了多种时间序列的表示方法来对数据量进行处理。本
文以股票时间序列数据为对象,在对时间序列数据线性化的章节提出基于特征点与临
界分段斜率比较的方法更好对数据进行线性划分,该方法从原始序列中提取特征点,
以特征点来作为分段的界线,并通过比较临界分段斜率拟合数据。该方法在保证时间
序列数据原有特征的基础上,并且对于时间序列的多种变形都不敏感。针对包含大量
噪声并存在数据缺失的高维多元时间序列数据,本文提出的是一种基于斜率表示的时
间序列相似性度量方法,该方法在对时间序列数据的分段线性化的基础上,对分段线
段进行斜率的相似性度量,概念更清晰明确。并且以数据线性化和相似性度量方法为
基础,对实际股票数据进行了预测与分析。
关键词:线性分段,相似性搜索,分段斜率,特征点
I
江苏科技大学工学硕士学位论文