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决策支持中基于时间序列数据的异常点检测的开题报告
一、研究背景
随着互联网和物联网技术的迅猛发展，大量的时间序列数据被产生并广泛应用于各个领域。时间序列数据中蕴含着许多价值信息，然而其中可能存在着异常点。例如，在金融领域，异常点通常表示市场波动，而在制造业中，异常点常表示设备故障或生产线的变化。因此，如何有效地检测时间序列数据中的异常点成为业界和学术界的关注焦点。该问题的解决对于提高各领域的生产效率和决策水平至关重要。
二、研究目的
本文旨在研究基于时间序列数据的异常点检测方法，并将其应用于决策支持系统中，支持管理者和决策者制定决策方案。
三、研究内容
1.时间序列数据的特征与常见异常点类型；
2.常用的异常点检测方法及其优缺点；
3.研究基于时间序列数据的异常点检测方法，并实现其原型系统；
4.将异常点检测方法应用于决策支持系统，并进行实验验证；
5.分析实验结果并提出改进方案。
四、研究方法
1.文献阅读法：对于时间序列数据和异常点检测等领域的相关文献进行综述和分析，对各种方法和技术进行归纳总结。
2.实验研究法：通过实际数据验证和比较各种异常点检测方法的效果和可行性。结合实验结果，不断优化和改进方法。
五、预期结果
1.实现基于时间序列数据的异常点检测方法，包括方法的数学模型和算法实现。
2.开发基于异常点检测的决策支持系统原型。
3.对比和分析已有方法的优劣以及该方法的效果和适用范围。
4.提出改进和优化方案，为决策支持系统和时间序列数据领域的研究和实践提供参考。
六、研究意义
1.改善决策支持系统的决策效率；
2.为决策者提供更准确、更及时的决策依据，提升其决策水平；
3.推动时间序列数据领域的研究和应用。