一种数据流趋势分析方法的研究与应用

有效趋势的提取可为监控对象提供早期预警、状态评估和决策支持。传统的曲线趋势分析算法有滑动窗口(SW)算法、外推式在线数据分割(OSD)算法,二者均采用常规最小二乘法进行曲线拟合。与常规最小二乘法相比,总体最小二乘法具有更高的直线拟合精度。此外,针对SW算法的滑动窗口最大长度没有限制,当检测点阈值比较大时,窗口的长度可能很长;而0SD算法限定了最小滑动窗口长度,使得在最小滑动窗口内的突变点无法检测。针对SW算法和OSD算法的缺陷,提出了一种新的数据流趋势分析方法,该方法采用总体最小二乘法对数据流进行分段拟合,提高了趋势分析精度;还提出了可变滑动窗口算法解决SW算法和OSD算法的固定窗口问题,以实现对数据流的合理分割。实验结果表明,有效性较为明显。