时间序列数据预测方法的应用研究

文章阐述了网络环境下高校图书馆预测工作在各业务流程中的作用,对几种主要的时间序列预测方法进行了分析及比较.最后通过实例说明时间序列预测方法在高校图书馆预测工作中的应用.     

时间序列数据预测方法的应用研究

文章阐述了网络环境下高校图书馆预测工作在各业务流程中的作用,对几种主要的时间序列预测方法进行了分析及比较。最后通过实例说明时间序列预测方法在高校图书馆预测工作中的应用。     

基于相关性分析的时间序列异常检测方法

提出基于相关性分析的时间序列异常检测方法。对原始时间序列采用滑动窗口方式进行平滑处理;对处理后的时间序列进行定长分割,通过计算每个模式和其它模式的相关性系数来确定模式的相关性,通过计算模式的相关性比例来确定异常模式。     

时间序列分解模型在图书借阅流量预报中的应用

基于时间序列分解法,建立了图书借阅流量预报模型.引入灰色系统理论来分离趋势,从预报结果可以看出,所建模型具有较高的准确性.     

时间序列相似性查询与索引方法研究

时间序列相似性查询从提出到现在已有10多年的历史，取得了大量的研究成果。索引既是时间序列相似性查询实现的关键，也是信息技术领域的热点问题之一。近年来，国内外学者为进一步提高查询的完备度而对时间序列索引方法进行了深入的研究。本文在阐述时间序列查询原理的基础上，对各种索引方法进行了阐述和比较，以期对时间序列分析的研究和应用有所启发和帮助。     

时间序列相似性查询与索引方法研究

时间序列相似性查询从提出到现在已有10多年的历史,取得了大量的研究成果。索引既是时间序列相似性查询实现的关键,也是信息技术领域的热点问题之一。近年来,国内外学者为进一步提高查询的完备度而对时间序列索引方法进行了深入的研究。本文在阐述时间序列查询原理的基础上,对各种索引方法进行了阐述和比较,以期对时间序列分析的研究和应用有所启发和帮助。     

基于混沌时间序列模型的图书借阅流量预测研究

针对图书借阅量数据呈现的非平稳动态随机变化特性,采用支持向量机作为建模工具,利用混沌时间序列理论对图书借阅流量行为进行了建模和学习预测,结果表明,该方法可有效解决图书借阅行为中的非线性问题,预测结果合理,对提高图书借阅管理质量有较好的理论和实践参考价值.     

货币供应量与工资对物价的影响分析——基于时间序列回归模型

为了研究货币供应量M1与职工平均工资水平的波动对物价波动的影响关系,通过建立时间序列回归模型得到了影响物价波动的长期均衡模型。因为长期均衡模型检验结果不够显著,所以引入时间段的虚拟变量,对长期模型进行、修正。然后进行取对数、添加滞后项、逐项回归等模型修正得到检验效果较好的模型。并得出结论：我国货币供应量M1与职工平均工资水平的波动对物价CPI的波动存在显著影响。由于工资的长期乘数要大于货币供应量的长期乘数,表明工资对CPI的影响要大于货币供应量对CPI的影响。     

读者借阅行为的时间序列分析及预测

运用时间序列的指数平滑法、ARIMA法、季节分解法分析高校图书馆中文图书借阅行为的发展趋势,结果显示ARIMA法的精度最高,指数平滑法效果略好于季节分解法。同时,通过校区间借阅量的差异变化,对预测结果进行解释,提出图书馆应对馆藏利用建立长效而深入的分析机制。     

基于时间序列分析的SNS开放平台应用研究

介绍SNS开放平台及其应用的相关概念,分析开放平台应用现状和运营模式,基于国内此类软件的统计数据,采用DTW算法度量变长时序数据的形状相似性,使用一维序列变换改进K中心点聚类的簇中心计算方法,并对数据进行时间序列聚类挖掘,最后使用产品生命周期理论分析聚类结果。     

情报学研究中的时间序列分析：任务、过程与问题

[目的/意义]梳理当前情报学中涉及时间序列分析的研究,并总结常见问题,为情报学研究的模型化、预测化发展提供借鉴。[研究设计/方法]从任务、过程与问题视角,对情报学研究中时间序列分析的应用任务场景、研究过程以及存在的问题进行归纳分析。[结论/发现]从任务视角来看,已有研究已经在包括学科主题演化、学术影响力评价、网络舆情分析、技术趋势分析任务场景得到了很好的应用,应用内容主要包括历史演化与未来预测两方面;从过程视角来看,已有研究主要按照时间序列的观测数据选取、时间切片方式、形态规律挖掘、预测与评价的顺序展开;从问题视角来看,未来的研究应多关注时间序列模型在短序列数据方面的应用,加强对时间序列分析结果的评估。[创新/价值]通过综合性的梳理,系统地总结了当前情报学中关于时间序列分析的研究,为该领域的研究者提供了一个全面的概述和参考。     

融合情感分析与多元时间序列的区块链产业舆情监测研究

[目的/意义]区块链技术被纳入“新基建”范畴后,其产业发展演进快、舆情热度高。本研究将情感因素纳入新兴产业网络舆情热度预测,探究区块链产业关注主题及发展态势。[方法/过程]论文融合情感分析与多元时间序列特征提出舆情热度预测模型,采用BERT-BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)方法对舆情文本分类并赋值,挖掘情感极性类别的主题,将不同情感倾向的情感值分别取绝对值累加,构建基于情感因素的多元时间序列特征体系,并输入LSTM(Long Short Term Memory, LSTM)模型进行区块链产业舆情热度预测。[结果/结论]BERT-BiLSTM在情感分类任务中准确率为84%,其中消极和中性情感类属文本的成因主要为“对于区块链技术的不信任”和“缺乏区块链相关概念的了解”。在热度预测模型中,模型均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）降低17.67,平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）降低15.14,决定系数（R-Square,R2）提升11%,模型总体性能良好。     

读者借阅行为的时间序列统计模式实证分析与对策思考

针对图书馆信息管理系统中积累的大量读者借阅行为数据,提出利用时间序列统计模式进行读者需求和馆藏利用实证分析,结合实例,阐述发现读者行为中隐藏的时间序列变化规律,并提出相应对策和建议,为文献资源建设和管理提供数据支撑。     

时间序列挖掘在高校实验室备件采购分析中的应用

近年来,随着数据挖掘技术的发展和应用,基于数据仓库的决策支持系统(DSS)的研究日益成熟。本文研究了时间序列数据挖掘技术在高校计算机实验室的备件采购分析中的实现,并对挖掘结果进行分析。     

不同文本长度的体验型产品在线评论时间序列研究——以电影评论为例

[目的/意义]将体验型产品在线评论按照文本长度分为长文本在线评论和短文本在线评论,探究这两类评论的时间和内容特征,为电子商务平台掌握消费者在线评论行为规律和商品需求偏好提供情报依据。[方法/过程]利用Python爬虫语言获取电影评论网站中在线评论的相关信息,构造在线评论时间间隔序列,基于人类行为动力学相关构念,探究不同类型在线评论发布行为的时间特征规律;利用文本挖掘方法找出不同类型在线评论的文本内容特征并进行比较分析。[结果/结论]以电影评论网站在线评论为数据来源,从时间角度总结出不同类型在线评论行为的时间间隔序列符合幂率分布;从文本内容角度发现不同类型在线评论的文本内容特征既有一定的相似性,也表现出明显的差异。     

基于时间序列分析的档案危机管理探究

近年来,档案危机事件频频发生,大量国家珍贵档案遭到了极大的破坏,档案危机管理引起了档案界的高度关注。2010年5月12日,国家档案局局长杨冬权在全国档案安全体系建设工作会议上讲话特别强调：“必须始终坚持把档案安全视作档案工作的生命线,把档案安全工作放在档案工作的首位”。这是向全国档案部门提出的又一战略性任务。在这一形势与背景下,对档案危机管理的时间序列及组织行为进行深入分析,探索档案危机管理的新思路、新视野、新体系,是档案界所面临的重要课题和挑战。     

档案危机管理探究基于时间序列分析的

近年来,档案危机事件的频频发生,使大量的国家珍贵档案遭到了极大的破坏,档案危机管理引起了档案界的高度关注。2010年5月12日,国家档案局局长、中央档案馆馆长杨冬权在全国档案安全体系建设工作会议上特别强调：＂必须始终坚持把档案安全视作档案工作的生命线,把档案安全工作放在档案工作的首位＂。这是向全国档案部门提出的又一战略性任务。在这一形势与背景下,     

基于时间序列的公共图书馆与区域经济动态耦合研究——以广东省为例

在分析公共图书馆与经济相互影响的基础上,通过一般系统演化理论和时间序列连续性原理构建广东省公共图书馆与经济协调发展的动态耦合模型。通过非线性拟合表达式计算整体系统动态耦合度,得出2000~2010年公共图书馆与区域经济动态耦合的演化过程一直处于协调发展阶段,但总体水平偏低,相互促进效果不大,需采取措施建立公共图书馆与区域经济协调发展的长效机制。