Page 173 - 大数据技术及安全研究

第五章 数据预测与数据安全处理研究

第五章 数据预测与数据安全处理研究

第一节 数据预测的算法与实践分析

一、基于神经网络算法的数据预测与评估

（一）数据预测评估系统的设计背景
目前，企业数据工程师的工作量较大，且由于数据分析的特性，会增加数据

工程师对数据进行挖掘分析的时间成本，对工作任务的完成效率和企业的盈利有
不利影响，甚至可能阻碍新算法的开发进程。因此，无论是对企业和工作者，还
是对现在和未来的发展来说，优化提升现有的基础是十分重要的。基于神经网络

算法的数据预测与评估系统是一款可以快速、高效地完成数据预测与评估系统管
理操作的软件，而且该系统还具备数据导入、数据训练和数据预测等功能，可以
根据设置的配置参数完成基于神经网络算法的数据预测与评估系统等相关操作。
该软件可以系统地对基于神经网络算法的数据预测与评估系统所产生的数据进行

分析、归类和计算，再对数据进行智能化的统筹管理和保存备份。全新的登录账
号系统让用户可以随时随地访问基于神经网络算法的数据预测与评估系统管理平
台，让用户可以更便捷地管理该系统，也让用户更加安心。

（二）研究现状
目前针对数据预测的系统有很多，许多学者从随机森林、灰色预测、神经网
络、时间序列、组合处理、小波分解以及 ANFIS 模型等多个方面对数据预测系

统展开了研究和开发工作，研究成果颇丰。其中，灰色预测方法、神经网络和时
间序列 3 个角度是学界研究的热点，学者对相关研究的兴趣一直维持在一个较高
的水平。在对使用时间序列方法进行数据预测的研究中，南国芳、周帅印、李敏

强和寇纪淞在 2013 年通过对无线传感器网络的数据进行分析，引入多属性模糊
时间序列预测模型，并提出了适合传感器网络的修正预测模型。2010 年，于重重、

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