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基于智能计算技术的时间序列分割及预测研究的中期报告
中期报告
一、研究背景和意义
随着大数据时代的到来，人们对于时间序列数据的需求越来越大。例如，金融行业、医疗行业、气象行业等都需要对时间序列数据进行分析和预测。时间序列分割及预测技术是时间序列分析的核心内容之一，其应用范围涵盖了丰富的领域，如金融、生产、环境等等。因此，研究基于智能计算技术的时间序列分割及预测方法具有重要意义。
二、研究内容和进展
本文以时间序列数据的分割和预测为研究内容，结合智能计算技术，提出了一种新的时间序列分割及预测方法。具体来讲，本文的研究内容包括以下几方面：
1、基于局部最小二乘估计的滑动窗口分割方法
针对传统的时间序列分割方法存在着精度低、计算复杂等问题，本文提出了一种基于局部最小二乘估计的滑动窗口分割方法。该方法在对时间序列进行分割时，通过局部最小二乘估计来寻找滑动窗口的分割点，从而提高了分割的精度，并且节省了计算时间。
2、基于ARIMA模型和神经网络模型的时间序列预测方法
针对传统的时间序列预测方法存在着模型复杂、预测精度低等问题，本文提出了一种基于ARIMA模型和神经网络模型的时间序列预测方法。该方法将ARIMA模型和神经网络模型结合起来，通过对历史数据进行学习，推测未来的时间序列变化，并且在预测精度上也有很大的提升。
三、下一步的研究方向
在未来的研究中，我们将深入探究以下几方面的问题：
1、如何有效地确定最优的局部最小二乘估计参数？
2、如何使得算法更加高效地处理大量的时间序列数据？
3、如何进一步提高预测精度？
总之，我们希望通过本文的研究，为时间序列分割及预测问题提供有效的解决方案，为图像识别、自然语言处理等应用领域的发展提供支持。