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面向非平稳时间序列的因果关系发现算法
1
作者 周嘉颖 周跃进 《长春师范大学学报》 2024年第2期50-58,共9页
针对传统因果关系算法不能分析非平稳时间序列和可变时滞时间序列数据因果关系的问题,本文提出一种基于分段聚合近似可变时滞转移熵(PAAVL-TE)的因果关系算法。利用分段聚合近似法对时间序列进行转换,提取时间序列的特征信息,运用动态... 针对传统因果关系算法不能分析非平稳时间序列和可变时滞时间序列数据因果关系的问题,本文提出一种基于分段聚合近似可变时滞转移熵(PAAVL-TE)的因果关系算法。利用分段聚合近似法对时间序列进行转换,提取时间序列的特征信息,运用动态时间弯曲距离寻找相似程度最高的时间序列计算可变时滞时间序列的转移熵,实现了非平稳时间序列的因果分析。通过计算机仿真模拟实验将提出的算法与存在的算法相比较,证实算法有效性。将该算法用于北京市昌平区PM 2.5浓度和气象数据分析,表明本文算法具有广泛的应用性。 展开更多
关键词 非平稳时间序列 分段聚合近似 转移熵 可变时滞 因果关系
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基于非平稳时间序列分析的滑坡变形预测 被引量：23
2
作者 缪海波 殷坤龙 +1 位作者 柴波 李德营 《地质科技情报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期107-111,共5页
滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程。为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型。以... 滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程。为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型。以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,通过对变形预警区监测点位移实测时间序列的分析,取监测点ZG93和XD-04为代表,建立了时间序列预测模型,从第17个月开始向前做6步预测,分析预测曲线与实测曲线之间的关系,并计算预测误差,结果显示除个别数据点之外,预测误差均在±9%以内,曲线吻合较好,说明所建模型效果良好,从而为判断白水河滑坡未来的变形发展趋势提供了可靠的理论依据。 展开更多
关键词 滑坡 非平稳时间序列 监测数据 变形预测
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基于小波变换和AR-LSSVM的非平稳时间序列预测 被引量：27
3
作者 王晓兰 张万宏 王慧中 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期357-360,共4页
提出一种基于二进正交小波变换和AR-LSSVM方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构建自回归模型,对低频信息则用最小二乘支持向... 提出一种基于二进正交小波变换和AR-LSSVM方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构建自回归模型,对低频信息则用最小二乘支持向量机进行拟合;最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值.研究结果表明,该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合. 展开更多
关键词 小波变换 非平稳时间序列 最小二乘支持向量机 自回归 预测
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基于双树复小波变换的非平稳时间序列去趋势波动分析方法 被引量：7
4
作者 杜文辽 陶建峰 +2 位作者 巩晓赟 贡亮 刘成良 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期10-18,共9页
多重分形去趋势波动分析是研究非平稳时间序列非均匀性和奇异性的有效工具,针对该方法中趋势项难以确定的问题,提出一种基于双树复小波变换的方法,实现了非平稳信号的多重分形自适应去趋势波动分析.利用双树复小波变换提取信号的多尺度... 多重分形去趋势波动分析是研究非平稳时间序列非均匀性和奇异性的有效工具,针对该方法中趋势项难以确定的问题,提出一种基于双树复小波变换的方法,实现了非平稳信号的多重分形自适应去趋势波动分析.利用双树复小波变换提取信号的多尺度趋势和波动信息,通过小波系数的希尔伯特变换确定每个时间尺度不重叠子区间的长度,使多重分形分析具有信号自适应性及较高的计算效率.以具有解析形式分形特征的倍增级联信号和分数布朗运动时间序列为例验证本文方法的有效性,所得结果与解析解相吻合.与传统的多项式去趋势多重分形方法相比,本文方法根据信号自身特点自适应地确定信号的趋势和不重叠等长度子区间长度,所得结果更加精确.对倍增级联信号时间序列取不同的长度,验证了算法的稳定性.分别与基于极大重叠离散小波变换和离散小波变换多重分形方法进行比较,表明本文方法具有更精确的结果和更快的运算速度. 展开更多
关键词 非平稳时间序列 多重分形 去趋势波动分析 双树复小波变换
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一种非线性非平稳时间序列预测建模方法 被引量：9
5
作者 林树宽 杨玫 +1 位作者 乔建忠 王国仁 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期325-328,共4页
提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向... 提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向量回归建立相应的平稳时间序列预测模型;最后,再一次利用支持向量回归对这些预测模型进行非线性组合,得到非线性、非平稳时间序列的预测模型.仿真实验和工程应用均表明,所提的预测建模方法与传统的基于支持向量回归的建模方法相比,具有较高的精度,说明该方法对于非线性、非平稳时间序列的预测是有效的. 展开更多
关键词 经验模式分解 支持向量回归 非线性非平稳时间序列 本征模式分量 预测建模
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基于ARMA模型的经济非平稳时间序列的预测分析 被引量：83
6
作者 王丽娜 肖冬荣 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 北大核心 2004年第1期133-136,共4页
时间序列分析方法是经济领域研究的主要工具之一 ,它用合适的模型描述历史数据随时间变化的规律 ,并预测经济变量值 .而 ARMA模型是适用于任何序列的发展形态的一种高级预测方法 ,它描述时间序列的动态性和发展变化规律 .文中通过 ARMA... 时间序列分析方法是经济领域研究的主要工具之一 ,它用合适的模型描述历史数据随时间变化的规律 ,并预测经济变量值 .而 ARMA模型是适用于任何序列的发展形态的一种高级预测方法 ,它描述时间序列的动态性和发展变化规律 .文中通过 ARMA模型分析时间序列的随机性和平稳性 ,以一种商品月度销售额具体分析 ,用 sas软件检验模型的可行性 ,并预测应用 .结果表明 ,模拟值和真实值接近 ,在实际应用中预测值的准确对于指导商家的战略决策起重要作用 . 展开更多
关键词 ARMA模型 非平稳时间序列 预测
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滑坡时间预报的非平稳时间序列方法研究 被引量：33
7
作者 郝小员 郝小红 +1 位作者 熊红梅 张绍东 《工程地质学报》 CSCD 1999年第3期279-283,共5页
本文基于边坡变形破坏的特点，对位移观测数据进行统计分析，利用非平稳时间序列理论就位移观测值建立模型进而作出预报。通过实例验证，该理论方法在边坡变形破坏时间预报中是有效可行的。
关键词 边坡变形 非平稳时间序列 时间预报 滑坡
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基于小波变换和均生函数周期外推组合模式的非平稳时间序列分析与长期预测 被引量：7
8
作者 李晖 郭晨 金鸿章 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期283-288,共6页
提出了利用小波变换和均生函数周期外推组合模式进行时间序列长期预测的方法.基于小波多分辨率分析理论,非平稳时间序列被分解为多个相对简单的准周期信号,信号的趋势项、周期项和随机项被分离出来.然后采用均生函数周期外推预报模式对... 提出了利用小波变换和均生函数周期外推组合模式进行时间序列长期预测的方法.基于小波多分辨率分析理论,非平稳时间序列被分解为多个相对简单的准周期信号,信号的趋势项、周期项和随机项被分离出来.然后采用均生函数周期外推预报模式对这些准周期信号进行预报,此方法能有效的提高预报长度,并能获得较高的建模及预报精度.仿真采用两个典型实例进行验证,结果表明了方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 小波变换 均生函数 周期外推 非平稳时间序列 长期预测
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一种基于分形时变维数的非平稳时间序列相似性匹配方法 被引量：5
9
作者 赵慧 侯建荣 施伯乐 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期227-231,共5页
　随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,序列相似性匹配的局部误差也就会增大.该文提出了序列分形时变维数的概念,给出了时... 　随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,序列相似性匹配的局部误差也就会增大.该文提出了序列分形时变维数的概念,给出了时变Hurst指数的小波估计式和算法;提出了一种新的序列相似性判别标准.新方法在某一分辨级水平上进行曲线形状相似性查询和度量的同时也进行维数曲线的度量和匹配.用仿真算例对方法的有效性进行了验证. 展开更多
关键词 小波变换 分形时变维数 相似性标准 非平稳时间序列 局部自相似性
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多元非平稳时间序列分析的滑坡变形预测研究 被引量：4
10
作者 李飞翱 罗文强 +1 位作者 刘小珊 黄丽 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2014年第4期31-34,共4页
目前滑坡变形预测的时间序列模型为单变量模型,仅考虑时间-位移关系,未能考虑诱发因素对滑坡位移的影响,因此,建立多变量的时间序列模型十分必要。应用多元非平稳时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的误差修正模型(ECM),实现了滑坡诱... 目前滑坡变形预测的时间序列模型为单变量模型,仅考虑时间-位移关系,未能考虑诱发因素对滑坡位移的影响,因此,建立多变量的时间序列模型十分必要。应用多元非平稳时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的误差修正模型(ECM),实现了滑坡诱发因素和位移动态变化的综合分析。以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,取监测点ZG93为代表,建立了基于多元时间序列分析的误差修正预测模型,并计算预测误差,结果显示,除个别数据点之外,预测误差均在±2.3%以内。 展开更多
关键词 滑坡 多元非平稳时间序列 ECM 变形预测
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随机非平稳时间序列数据的相似性研究(英文) 被引量：4
11
作者 赵慧 侯建荣 施伯乐 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期633-640,共8页
传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,基于小波变换的匹配方法是通过某一分辨级的距离标准来度量相似性.但是,在未知非平稳时间序列分形维数的情况下,序列相似性匹配的局部误差就会增大,曲线形状... 传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,基于小波变换的匹配方法是通过某一分辨级的距离标准来度量相似性.但是,在未知非平稳时间序列分形维数的情况下,序列相似性匹配的局部误差就会增大,曲线形状的相似性查询过程在一定程度上也因此受到影响.鉴于随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,提出了序列分形时变维数的概念,原始分数布朗运动模型被加以改造成为一个具有局部自相似性的随机过程.给出了时变Hurst指数的估计式和算法,提出了一种新的序列相似性判别标准.在某一分辨级水平上进行曲线形状的相似性查询和度量,同时,对于局部相似性的局部维数曲线进行匹配.最后,用仿真算例对方法的有效性加以验证. 展开更多
关键词 非平稳时间序列 相似性标准 局部自相似性 小波变换 分形时变维数
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基于小波的非平稳时间序列预测方法研究 被引量：13
12
作者 黎志勇 李宁 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第10期38-43,共6页
基于小波分析技术,将原始非平稳时间序列分解为一层近似系数和多层细节系数,对其分别采用自回归滑动平均模型以及BP神经网络模型,对各层系数进行建模与预测;通过整合各层系数,得到原始时间序列的预测值。运用这种方法对因特网某节点网... 基于小波分析技术,将原始非平稳时间序列分解为一层近似系数和多层细节系数,对其分别采用自回归滑动平均模型以及BP神经网络模型,对各层系数进行建模与预测;通过整合各层系数,得到原始时间序列的预测值。运用这种方法对因特网某节点网络流量数据和某地区日最高气温数据进行预测的结果表明,建立在小波分解基础上的这两种方法都能够有效地应用于非平稳时间序列的预测;而小波-BP神经网络的预测方法无论是精度还是计算复杂度方面都要明显优于小波-ARMA方法。 展开更多
关键词 非平稳时间序列 小波变换 自回归移动平均模型 BP神经网络
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对数变换下非平稳时间序列预测误差的解析分析 被引量：2
13
作者 杨正瓴 张伟涛 +2 位作者 刘亚迪 陈曦 张军 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第12期38-41,共4页
对数变换不仅能消除非平稳时间序列中的"长期趋势",还能明显降低"季节性"和"剩余的随机波动"的波动范围,从而降低预测的均方误差。但是高斯白噪声经过对数变换会形成一个小的非0数学期望,使得预测的平均... 对数变换不仅能消除非平稳时间序列中的"长期趋势",还能明显降低"季节性"和"剩余的随机波动"的波动范围,从而降低预测的均方误差。但是高斯白噪声经过对数变换会形成一个小的非0数学期望,使得预测的平均误差略微增加。为弥补这个数学期望引起的预测平均误差,需要在预测前给出该数学期望足够准确的估计。将对数变换进行泰勒级数展开,并采用前四项进行解析分析,得出高斯白噪声经过对数变换后的数学期望和方差。这些结果明显改进了2008年Cryer和Chan使用前两项的结果。数值实验证实了该数学期望和方差计算式的准确性。采用五种模型对公路交通流预测时,可以有效解释对数变换形成的平均误差-0.5570。 展开更多
关键词 非平稳时间序列 预测 对数变换 数学期望 平均误差 交通流
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基于小波分解的AR-SVR一类非平稳时间序列预测 被引量：8
14
作者 曾凡仔 裘正定 《信号处理》 CSCD 2004年第2期108-111,107,共5页
本文提出了一种基于小波分解的均值具有趋向性的非平稳时间序列预测方法。方法首先利用具有平移不变性的小波分解,分离非平稳时间序列中的长期趋势和高频信息(短期行为),然后对高频信息构建自回归AR模型,而对于趋势则利用支撑向量回归(S... 本文提出了一种基于小波分解的均值具有趋向性的非平稳时间序列预测方法。方法首先利用具有平移不变性的小波分解,分离非平稳时间序列中的长期趋势和高频信息(短期行为),然后对高频信息构建自回归AR模型,而对于趋势则利用支撑向量回归(SVR)进行拟合,最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值。这样保证了充分拟合长期趋势的同时,避免了短期行为造成的过拟合。最后的实验结果表明本文提出的这类非平稳时间序列预测方法是有效的。 展开更多
关键词 小波分解 平移不变 均值趋向性 非平稳时间序列预测 支撑向量回归 自回归
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非平稳时间序列的陀螺随机漂移数据处理方法 被引量：3
15
作者 谢聂 朱家海 胡炜涛 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2008年第1期14-17,共4页
以挠性陀螺的随机漂移为研究对象,采用非平稳时间序列分析法和基于小波分解的平稳时间序列分析法,建立相应的随机漂移模型。实验研究结果表明,论文采用的建模方法,具有建模精度高、符合陀螺随机漂移实际特性的特点。
关键词 陀螺 随机漂移 非平稳时间序列 小波分解
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基于非平稳时间序列的陀螺漂移性能建模与预测方法研究 被引量：5
16
作者 周志杰 胡昌华 韩晓霞 《电光与控制》 北大核心 2005年第3期23-26,共4页
　研究了利用Kalman滤波和小波分析两种方法对陀螺漂移非平稳时间序列建模预测的基本思想和具体算法。实验证明,这两种方法较传统的差分法优越,可以很好地完成非平稳时间序列的建模预测,并且通过比较分析了它们各自的优缺点,为选用合理... 　研究了利用Kalman滤波和小波分析两种方法对陀螺漂移非平稳时间序列建模预测的基本思想和具体算法。实验证明,这两种方法较传统的差分法优越,可以很好地完成非平稳时间序列的建模预测,并且通过比较分析了它们各自的优缺点,为选用合理的建模方法提供了依据。 展开更多
关键词 陀螺 漂移 非平稳时间序列 KALMAN滤波 小波分析
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基于组合SVR的非平稳时间序列的模糊建模方法 被引量：1
17
作者 林树宽 支力佳 +3 位作者 张少敏 乔建忠 王国仁 于戈 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1929-1932,共4页
本文介绍一种对非平稳时间序列建模的新方法.参考Janos Abonyi提出的应用于时间序列的模糊分块算法,将该算法与改进的支持向量回归模型结合起来.首先,提出一种改进的支持向量回归的表达形式;然后,通过启发式的加权方法将模糊分块的信息... 本文介绍一种对非平稳时间序列建模的新方法.参考Janos Abonyi提出的应用于时间序列的模糊分块算法,将该算法与改进的支持向量回归模型结合起来.首先,提出一种改进的支持向量回归的表达形式;然后,通过启发式的加权方法将模糊分块的信息与SVR结合起来;最后,提出一种基于组合SVR的建模方法.实验结果表明,本文提出的方法对于非平稳时间序列的建模具有较高的实用价值. 展开更多
关键词 非平稳时间序列 模糊分块 启发式的ε加权方法 组合支持向量回归
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非平稳时间序列的区域预测研究 被引量：1
18
作者 张彬 金莲姬 王革丽 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2014年第1期89-96,共8页
基于重构状态空间理论和嵌入定理,给出一个新的非平稳场时间序列的区域预测方法。该方法将外强迫因子引入到预测模型中,并且将区域内预测相点的周围相点所对应的空间信息也引入到预测模型中。然后利用该方法对33模Lorenz系统得到的"... 基于重构状态空间理论和嵌入定理,给出一个新的非平稳场时间序列的区域预测方法。该方法将外强迫因子引入到预测模型中,并且将区域内预测相点的周围相点所对应的空间信息也引入到预测模型中。然后利用该方法对33模Lorenz系统得到的"理想"的非平稳场时间序列进行预测实验分析。结果表明,嵌入外强迫因子可以更好地重构出原来的动力系统,有效地提高非平稳时间序列的预测精度;同时引入空间和外强迫信息可以利用空间数据弥补时间序列长度的不足,从而进一步提高预测精度。 展开更多
关键词 非平稳时间序列 外强迫因 子区域预测
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非平稳时间序列预测组合的条件 被引量：4
19
作者 魏巍贤 《预测》 CSSCI 1997年第4期47-48,43,共3页
本文考虑当被预测的时间序列变量为非平稳过程时，由单项预测构成组合预测的条件。研究发现组合预测中的任何一个单项预测。
关键词 非平稳时间序列 组合预测 被预测变量
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非平稳时间序列建模用于陀螺漂移分析 被引量：1
20
作者 杨位钦 姜宏 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1995年第1期6+1-6,共7页
本文将非平稳时间序列的状态空间建模方法用于陀螺过渡过程的分析．基于平滑先验约束的概念，使用卡尔曼滤波和赤池的ＡＩＣ方法拟合全局模型，得到陀螺漂移模型的若干数值结果并用于陀螺系统分析．由于观测序列的趋势项、不规则分量可... 本文将非平稳时间序列的状态空间建模方法用于陀螺过渡过程的分析．基于平滑先验约束的概念，使用卡尔曼滤波和赤池的ＡＩＣ方法拟合全局模型，得到陀螺漂移模型的若干数值结果并用于陀螺系统分析．由于观测序列的趋势项、不规则分量可同时建模，因此比分别建模在统计上更加准确有效． 展开更多
关键词 状态空间 陀螺漂移 卡尔曼滤波/非平稳时间序列
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