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基于时间序列的图形挖掘的中期报告
时间序列数据是指基于时间的连续数据，如股票价格、气象观测数据等等。它在许多领域中起着重要的作用，如经济学、天气预报、医学等等。本文将介绍基于时间序列的图形挖掘，并在中期报告中讨论一些进展。
1.基础概念：
时间序列数据在各个领域中都有应用。然而，它也很有挑战性，因为它具有高度的噪音和复杂性。时间序列数据的特点是随时间变化而变化。因此，每个时间点的值都与前面的时间点相关联。时间序列数据分析的关键是将其分解为趋势、周期性和随机性成分。时间序列数据具有许多预测、分类和聚类方法。
2.数据探索和可视化：
数据探索是时间序列分析的第一步，其目的是获取数据并理解数据。可视化是将数据可视化的一种形式。对于时间序列数据，常用的可视化工具是折线图。它可以很好地表示时间序列的趋势性和周期性。
3.时间序列预测：
时间序列预测是预测未来值的过程。预测方法包括了简单的平均数、移动平均数、指数平滑模型和ARIMA模型等等。这些模型基于过去数据的模式，来预测未来的数据。
4.时间序列分类和聚类：
时间序列分类和聚类是将相似的时间序列数据分组到不同的类别中的过程。时间序列分类是基于某些指标或属性来分类时间序列的过程。时间序列聚类是根据相似性度量来将时间序列数据分组到不同的类别中的过程。
5.时间序列时空挖掘：
时间序列时空挖掘是将时间序列数据和地理信息结合起来的过程。这使得时间序列数据可以与地理信息交互，并将空间和时间的关系考虑在内。这种方法广泛应用于天气预测、环境监测、交通管理等领域。
总体上，基于时间序列的图形挖掘是一个广泛的领域，其中有很多方法可以应用。目前我们的研究方向是在时间序列数据挖掘中使用神经网络模型，并与基于复杂度的方法进行比较。我们希望我们的工作能够为时间序列分析和预测提供更准确和可靠的方法。