一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法，包括自适应信号动态调整、原始数据矩阵分解、构建线性方程组、求解线性方程组、得到预测结果、子矩阵分解方法结合模型。本发明专利技术通过参数调整模型对输入的信号变化进行动态地调整信号参数，调整参数的目的是使信号分解算法能够更好地适应信号的变化，自适应信号分解能够在信号处理的实时性要求下，根据信号的动态变化自适应地调整分解参数，实现对信号的精确分解；利用线性独立的子矩阵降低了原始数据的维度，减少数据量；通过选择满秩子矩阵，确保模型在不同子空间中的预测准确性，且通过选择满秩子矩阵，有效地去除原始信息中的噪声，提高模型的预测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据预测，具体为一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法。

技术介绍

1、随着互联网的快速发展使得信息数据呈现出爆炸式增长，数据量的不断攀升，传统的数据处理技术已经无法满足需求，大数据的概念应运而生，大数据时代的到来，高维数据的分析和处理成为现代数据科学的核心问题之一，传统的线性回归方法在处理低维数据时能够有效工作，但面对大规模、高维数据时，通常会面临计算复杂度高、数据维度过高的问题，导致模型的预测效果不佳或难以实现实时计算，因此，急需一种能够在保持预测精度的同时，显著降低计算复杂度的高效预测方法。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法，包括以下步骤：

3、s1、自适应信号动态调整，对捕获的信号进行预处理，检查信号数据中的缺失值、异常值、重复值，并进行适当的预处理，将预处理后的信号输入到预训练的参数调整本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.基于权利要求1所述的一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法，其特征在于：在所述S1中，使用机器学习算法来训练一个参数调整模型，具体步骤如下：

【技术特征摘要】

1.一种基于实时自适应信号分解的数据预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.基于权利要求1所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩子天，李玄锋，曲伟，钱涛，
申请(专利权)人：澳门科技大学，
类型：发明
国别省市：