基于人工神经网络的时序数据挖掘应用研究的任务书一、研究背景及意义随着信息技术的不断发展和应用，大量的时序数据被广泛地应用于各行各业。例如，股票市场的股价变化、气象行业的气象数据、交通运输行业的交通流量变化等。其中，时序数据具有多变性、复杂性和非线性等特征，由于数据的产生来源和采集方式的多样性，这些数据往往存在着一定的噪声和不确定性，因此，时序数据挖掘已成为数据分析和建模的重要任务之一。人工神经网络是一种基于计算机系统的仿生学理论，它模拟人脑的神经元之间的信息传递和处理过程，可以用于分析和处理复杂的非线性系统。在时序数据挖掘中，利用人工神经网络进行建模和预测可以充分挖掘时序数据的内在规律，以提高预测精确度和预测效率。二、研究内容1.分析人工神经网络在时序数据挖掘中的应用现状，包括其应用范围、模型种类和方法等。2.研究人工神经网络模型的基本原理和建模方法，包括前向传播神经网络、反向传播神经网络等模型的建立和训练方法。3.深入研究时序数据挖掘的基本原理和方法，包括时序数据的表示方式、相似度度量、时间序列预处理和特征提取等方面的研究内容。4.设计和实现基于人工神经网络的时序数据挖掘系统，包括数据的获取和预处理、特征选择和提取、模型训练和评估、结果可视化和参数调优等功能。三、研究方法1.通过文献综述和案例分析，分析人工神经网络在时序数据挖掘中的优缺点，评估其应用适用性和局限性。2.对不同的人工神经网络模型进行实验比较，以评估其对时序数据的建模和预测效果，并探究不同模型参数对预测结果的影响。3.利用相关工具和技术实现时序数据的获取和预处理、特征选择和提取、模型训练和评估、结果可视化和参数调优等功能，并进行性能测试和评估。四、预期成果1.论文：撰写一篇学术论文，介绍人工神经网络在时序数据挖掘中的应用及其研究成果。2.算法：开发一种基于人工神经网络的时序数据挖掘算法，能够建立并训练出具有高准确度的预测模型。3.系统：开发一套完整的时序数据挖掘系统，实现数据的获取和预处理、特征选择和提取、模型训练和评估、结果可视化和参数调优等功能。五、参考文献1.GaoW,LuX,ZhuD.Longshort-termmemoryneuralnetworkfortrafficflowprediction[C].Proceedingsofthe2017InternationalJointConferenceonNeuralNetworks(IJCNN).IEEE,2017:2653-2658.2.HochreiterS,SchmidhuberJ.Longshort-termmemory[J].Neuralcomputation,1997,9(8):1735-1780.3.WengP,ShiY,ChenZ.Studyonwindpowerpredictionmodelsbasedonartificialneuralnetwork[J].InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,2017,87:206-215.4.TsaiCF,ChenYC,ChouCC.Anartificialneuralnetworkapproachtorainfallpredictionintyphoonevents[J].EnvironmentalModelling&Software,2007,22(2):321-329.5.ZhangGP,QiM.Neuralnetworkforecastingforseasonalandtrendtimeseries[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2005,160(2):501-514.