This paper proposes a dynamic data

This paper proposes a dynamic data stream trend analysis algorithm based on incremental recursive least squares method. It uses incremental computation to quickly detect the data stream segmentation point and determine the segmentation, so it has strong real-time performance. At the same time, it adjusts online according to the new arrival data stream element. For the trend parameter, the generalized likelihood ratio is used to detect the segmentation point, so the accuracy of the trend analysis is significantly improved [4-6].

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提出了一种基于增量递推最小二乘法的动态数据流趋势分析算法。它使用增量计算来快速检测数据流分割点并确定分割，因此具有很强的实时性。同时，它根据新到的数据流元素进行在线调整。对于趋势参数，使用广义似然比检测分割点，因此趋势分析的准确性得到了显着提高[4-6]。

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本文提出了一种基于增量递归最少平方方法的动态数据流趋势分析算法。它使用增量计算快速检测数据流分割点并确定分段，具有较强的实时性能。同时，它根据新到达的数据流元素在线调整。对于趋势参数，使用通用可能性比来检测分割点，因此趋势分析的准确性显著提高[4-6]。

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提出了一种基于增量式递推最小二乘法的动态数据流趋势分析算法。它采用增量计算快速检测数据流分割点并确定分割结果，具有较强的实时性。同时，根据新到达的数据流元素进行在线调整。对于趋势参数，使用广义似然比来检测分割点，因此趋势分析的准确度显著提高[4-6]。<br>

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