基于样本数据驱动的STARMA网络时空序列预测模型

"论文研究-STARMA网络时空序列预测模型研究.pdf" 这篇研究论文探讨了时空序列预测中的挑战，特别是如何更准确地反映空间邻近变量之间的相互影响，并处理非线性模式。传统的空间权矩阵建立方法往往难以真实、精确地捕捉这种影响。为此，论文提出了一种基于样本数据驱动的空间权矩阵建立新方法，该方法将构建空间权矩阵转化为求解未知系数的线性方程，从而使得空间关系的表示更加贴近实际。 在解决线性模型的局限性方面，研究者引入了STARMA（自回归移动平均星形模型）网络模型。传统的STARMA模型仅限于线性组合，无法有效处理时空序列中的非线性模式。STARMA网络模型采用网络结构，用非线性函数替代线性组合，以适应复杂的数据变化趋势。这使得模型能够更好地捕获时空序列中的非线性关系，提高了预测的准确性。 论文通过实验分析验证了新提出的样本数据驱动的空间权矩阵建立方法以及STARMA网络模型的有效性。实验结果表明，这些方法在处理如机场噪声等时空序列数据时，能显著提升预测性能。此外，论文还涉及了序列聚类，这可能是在预处理阶段用于发现相似序列模式的工具，有助于进一步理解和分析时空数据的结构。 该研究对于数据挖掘、机器学习和人工智能领域的学者，尤其是关注时空序列预测的专家，具有重要的参考价值。它提供了一种创新的模型和方法，可以应用于环境监测、城市规划、交通管理等领域，对理解和预测复杂时空现象具有实际意义。 关键词：时空序列；STARMA网络模型；空间权矩阵；序列聚类；机场噪声 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2014）08-2315-05 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2014.08.017 这篇论文由王尚北、王建东和陈海燕共同完成，他们在数据挖掘领域有着深厚的学术背景和实践经验。他们的工作不仅展示了理论研究的深度，也为实际问题的解决提供了有力的工具。