基于粗糙集与决策树理论的时态增量算法：原理、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，各领域产生的数据量呈爆炸式增长，其中时间序列数据广泛存在于金融、工业、生态环境、医疗等众多领域。在金融领域，股票价格、汇率等随时间不断波动，形成复杂的时间序列，准确分析这些数据对于投资决策至关重要；工业生产中，设备的运行状态参数、产量等数据按时间顺序记录，通过对其分析可实现设备故障预测、生产效率优化；生态环境监测里，气温、降水、污染物浓度等时间序列数据，有助于了解环境变化趋势，制定环保策略。

传统的时间序列数据处理方法，如基于统计学的方法，往往要求数据满足特定的分布假设，而实际中的时