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基于EMD和BoF模型的时间序列数据挖掘及应用的开题报告
一、研究背景
时间序列数据是在现实世界中广泛应用的一类数据类型，例如气象、交通、金融等领域。挖掘时间序列数据的规律对于预测和决策具有重要意义。然而，时间序列数据的特点是具有多变性、非线性和噪声性，因此，如何从时间序列数据中提取有价值的信息是一个具有挑战性的问题。
EMD，即EmpiricalModeDecomposition，是一种分解信号的方法，将非线性和非平稳信号分解成若干个固有模态函数（IntrinsicModeFunctions，IMFs），IMFs之间可以看作相互独立、可进一步分解的信号，因此EMD适用于复杂的、非线性的时间序列数据的分析和处理。BoF，即Bag-of-Features，是一种用于图像识别和检索的方法，通过将图像分解成词袋表示来实现这一目标。然而，BoF并不是为时间序列数据设计的方法，因此需要对其进行修改和扩展，以便可以用于时间序列数据的挖掘和分析。
因此，本课题将研究EMD和BoF模型的时间序列数据挖掘方法，并将其应用于交通预测和股票价格预测中，从而验证该方法的有效性和实用性。
二、研究内容和技术路线
本研究的主要内容和技术路线如下：
1.EMD方法
EMD方法是将时间序列信号分解为若干个IMFs，首先对原始信号进行分解，然后对每个IMF进行处理，最后将处理后的结果相加以恢复原始信号，在本研究中，我们将使用EMD方法对时间序列数据进行预处理。
2.BoF模型
BoF模型是将图像分解成若干个“词”，并将其表示为词袋模型，然后使用聚类和SVM分类器进行图像识别和检索。在本研究中，我们将扩展BoF模型，将时间序列数据处理为“词袋”表示，并使用基于聚类和SVM分类器的方法进行交通预测和股票价格预测。
3.时间序列数据挖掘算法
本研究将开发适用于时间序列数据的挖掘算法，首先对EMD分解的IMFs进行特征提取，然后使用BoF模型将其表示为“词袋”表示，并使用聚类算法从“词袋”表示中提取出主题特征，最后使用SVM分类器预测未来的交通流量或股票价格。
4.实验评估与分析
本研究将从交通预测和股票价格预测两个方面对所提出的算法进行实验评估和分析。我们将使用公开数据集进行实验，并对实验结果进行分析和比较，以验证所提出的算法的有效性和实用性。
三、预期成果和意义
本研究预期达到以下成果和意义：
1.提出基于EMD和BoF模型的时间序列数据挖掘方法，解决时间序列数据挖掘的实际问题。
2.通过实验评估，验证所提出的算法的有效性和实用性，并与现有方法进行比较。
3.应用所提出的算法进行交通预测和股票价格预测，探索时间序列数据挖掘技术在实际应用中的价值。
综上所述，本研究的重点是基于EMD和BoF模型的时间序列数据挖掘方法，在交通预测和股票价格预测中应用该方法，并从实验评估和应用分析的角度验证该方法的有效性和实用性，为时间序列数据挖掘和应用领域提供新的思路和解决方案。