基于规则前件发生树匹配的数据流预测方法研究

现有基于规则匹配的数据流预测算法存在前件发生定义不准确、前件相关性未考虑、预测结果描述不严谨等不足，造成预测过程效率较低、精度不高等问题。提出基于前件发生树的概率叠加预测算法，定义区间最小非重叠发生，避免前件的错误匹配；通过前件的合并构建前件发生树，提高前件发生的搜索效率；基于概率叠加的思想计算后件的发生区间和发生概率，使预测精度进一步提高。理论分析和实验结果表明，该算法具有较高的时空效率和预测精度。