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Pluto是由西安交大美林数据挖掘研究中心推出的一款通用数据挖掘平台,分析企业各类业务数据,提取有价值的信息,解决企业最迫切需要解决的业务难题。
Pluto严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具有完备的数据准备、模型构建、模型评估、模型管理和结果展现功能。目前已经成功应用于智能电网、制造业、轨道交通、航空航天等众多领域,获得用户广泛好评。
当今是一个数据暴涨的时代,轨道交通、电网、制造业等各行各业每日都会产生大量的数据。这些数据中隐含着很多的有价值信息,但问题是如何能将这些有价值的信息提取出来却是一个难题。
Pluto的诞生就是为了解决这个问题,通过Pluto数据挖掘平台提取数据中隐含的信息,最大化的发挥数据价值,让企业的运作事半功倍。
算法原理:该算法将L1/2正则化理论引入至AR时间序列模型中,建立基于L1/2约束的稀疏时间序列模型,较之于自回归移动平均模型(ARMA),本模型将模型的定阶和求解过程统一,在提高定阶和求解速度的同时,提高了预测精度。该算法在有关时间序列的预测中具有明显优势。
算法应用:股票走势预测;天气因素预测(风速、太阳能、降雨等);交通流量变化;人口或GPD增长变化分析;电力负荷负载预测。
Pluto是由西安交大美林数据挖掘研究中心推出的一款通用数据挖掘平台,分析企业各类业务数据,提取有价值的信息,解决企业最迫切需要解决的业务难题。
Pluto严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具有完备的数据准备、模型构建、模型评估、模型管理和结果展现功能。目前已经成功应用于智能电网、制造业、轨道交通、航空航天等众多领域,获得用户广泛好评。
当今是一个数据暴涨的时代,轨道交通、电网、制造业等各行各业每日都会产生大量的数据。这些数据中隐含着很多的有价值信息,但问题是如何能将这些有价值的信息提取出来却是一个难题。
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算法原理:该算法将L1/2正则化理论引入至AR时间序列模型中,建立基于L1/2约束的稀疏时间序列模型,较之于自回归移动平均模型(ARMA),本模型将模型的定阶和求解过程统一,在提高定阶和求解速度的同时,提高了预测精度。该算法在有关时间序列的预测中具有明显优势。
算法应用:股票走势预测;天气因素预测(风速、太阳能、降雨等);交通流量变化;人口或GPD增长变化分析;电力负荷负载预测。
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