基于粗糙集的时序数据挖掘：理论、方法与多领域应用探索.docx

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2025-09-28 发布于上海
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基于粗糙集的时序数据挖掘：理论、方法与多领域应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据正以前所未有的速度增长，各类数据源源不断地产生，涵盖了人们生活和社会发展的各个方面。时间序列数据作为一种极为重要的数据类型，广泛存在于金融、交通、气象、医疗等众多关键领域。在金融领域，股票价格、汇率、交易量等时间序列数据，是投资者进行投资决策、风险评估以及市场趋势预测的核心依据。投资者需要精准分析这些数据，把握市场动态，才能在复杂多变的金融市场中做出明智的投资选择，获取理想的收益并有效控制风险。在交通领域，交通流量、车辆速度等时间序列数据，对于交通规划、智能交通系统的建设以及交通拥堵的