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文档摘要

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时间序列数据挖掘关键问题与优化策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，时间序列数据广泛存在于各个领域，如金融领域的股票价格走势、医疗领域的患者生命体征监测数据、气象领域的气温与降水记录以及工业生产中的设备运行参数等。随着时间的推移，这类数据的存储规模呈现出爆炸式增长。以金融市场为例，每天全球各大证券交易所都会产生海量的股票交易数据，不仅包含股票价格的实时波动，还涉及成交量、市值等多个维度信息。这些数据记录了市场的动态变化，蕴含着丰富的潜在信息。

时间序列数据挖掘旨在从这些按时间顺序排列的数据中提取有价值的信息和知识，挖掘其内在的各种变化模式，这一过程对于各领域的决策制定