【摘 要】
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研究了应用数据挖掘技术预测时间序列数据中事件的方法。针对时间序列数据提出了显著特征提取算法，给出了特征间的相似度量标准，并应用特征聚类算法，将时间序列数据转换成相应的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70171013);黑龙江省自然科学基金资助项目(G0304)
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研究了应用数据挖掘技术预测时间序列数据中事件的方法。针对时间序列数据提出了显著特征提取算法，给出了特征间的相似度量标准，并应用特征聚类算法，将时间序列数据转换成相应的特征序列表示。应用频繁模式发现算法和预测模式生成算法在预测时段内发现与目标事件相关的时序特征模式，预测事件的发生。实验结果表明，该文所提出的方法能够有效地预测时间序列数据中的事件。
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