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基于密度聚类的峰谷时段划分方法研究的中期报告
摘要：
本文提出了一种基于密度聚类的峰谷时段划分方法，该方法可以将时间序列数据分成峰谷时段。首先通过滑动窗口方法生成峰谷序列，然后通过密度聚类算法对峰谷序列进行聚类，最后根据聚类结果将时间序列分成峰谷时段。实验结果表明，该方法可以有效地将时间序列分成峰谷时段，并且聚类结果与实际峰谷情况相符。
关键词：密度聚类；峰谷时段；时间序列
1.引言
峰谷时段划分是很多领域的重要问题，如电力行业、交通运输等。峰谷时段的划分可以为后续的数据分析、预测和决策提供依据。传统的峰谷时段划分方法大多依赖于专业知识和经验，存在主观性和局限性。
近年来，基于数据挖掘技术的峰谷时段划分方法逐渐成为研究热点。其中，聚类算法是一种常见的方法。但是，传统的k-means等聚类算法在峰谷时段划分问题中存在局限性，如聚类中心数量需要预先指定、对噪声敏感等。
本文提出了一种基于密度聚类的峰谷时段划分方法。该方法通过滑动窗口方法生成峰谷序列，然后采用密度聚类算法对峰谷序列进行聚类，最后根据聚类结果将时间序列分成峰谷时段。
2.方法
2.1数据预处理
本文采用的数据为某城市的交通流量数据。首先将原始数据进行平滑处理，消除噪声对聚类结果的影响。平滑处理可以通过移动平均、指数平滑等方法实现。
2.2滑动窗口方法生成峰谷序列
本文使用滑动窗口方法生成峰谷序列。具体方法如下：
（1）将数据分成大小为w的滑动窗口序列。
（2）对于每个滑动窗口，计算其平均值（窗口中所有数据的平均值）。
（3）比较当前滑动窗口的平均值与相邻两个滑动窗口的平均值，并根据大小关系将当前滑动窗口标记为峰值或谷值。
2.3密度聚类
本文采用DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）算法进行密度聚类，该算法不需要事先确定聚类中心的数量，具有对噪声鲁棒的特点。
2.4峰谷时段划分
根据密度聚类结果，可以将时间序列分成若干个峰谷时段。具体方法如下：
（1）将DBSCAN聚类结果中的簇标记为峰或谷。
（2）将两个相邻的峰谷区间合并成一个完整的峰谷时段，并标记为“高”或“低”。
（3）对于第一个和最后一个峰谷时段，根据它们的时间长度和数值大小，判断它们属于“高”或“低”。
3.实验
本文采用某城市的交通流量数据进行实验，通过比较聚类结果和实际峰谷情况来验证该方法的效果。
实验结果表明，该方法可以比较好地将时间序列分成峰谷时段，并且聚类结果与实际峰谷情况相符。因此本文提出的基于密度聚类的峰谷时段划分方法是一种有效的方法。
4.结论
本文提出了一种基于密度聚类的峰谷时段划分方法，通过将时间序列分成峰谷时段，为后续的数据分析、预测和决策提供依据。实验结果表明该方法可以有效地将时间序列分成峰谷时段，并且聚类结果与实际峰谷情况相符。