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单变量时间序列的MHAGRU-MCCE分类方法
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作者 林泓 刘桂雄 +1 位作者 戈燕红 崔怀丰 《电子测量技术》 北大核心 2024年第16期83-91,共9页
在单变量时间序列分类任务中,有效利用时间序列的多尺度特征、时间依赖特征对提高分类准确率至关重要。针对现有模型在综合利用多尺度特征、时间依赖特征方面局限,本文提出一种结合多尺度条件卷积增强模块(MCCE)与基于多头注意力机制的... 在单变量时间序列分类任务中,有效利用时间序列的多尺度特征、时间依赖特征对提高分类准确率至关重要。针对现有模型在综合利用多尺度特征、时间依赖特征方面局限,本文提出一种结合多尺度条件卷积增强模块(MCCE)与基于多头注意力机制的门控循环单元(MHAGRU)新型混合模型MHAGRU-MCCE,MCCE从不同尺度捕捉丰富时序特征,MHAGRU侧重于提取时间序列数据中依赖关系。在UCR的85个公共数据集上,与MACNN、AFFNet、OS-CNN、LITETime、MLP和LSTM-FCN等6种主流基于深度学习时间序列分类模型相比,验证表明MHAGRU-MCCE在平均准确率(MA)上分别提升0.66%、2.04%、3.45%、2.70%、12%和2.89%,并取得最高算术平均排名(AMR)=2.45、几何平均排名(GMR)=1.98,充分证明MHAGRU-MCCE在处理单变量时间序列分类问题上的有效性、优越性。 展开更多
关键词 变量时间序列分类 多尺度卷积 门控循环 注意力机制
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基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法 被引量:18
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作者 苏木亚 郭崇慧 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2011年第6期66-72,共7页
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻... 针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。 展开更多
关键词 多元统计分析 变量时间序列 主成分分析 聚类分析
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时间序列异常检测方法研究综述
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作者 谢丽霞 王嘉敏 +3 位作者 杨宏宇 胡泽 成翔 张良 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第3期1-12,18,共13页
时间序列是按时间顺序排列的一组数据点或观测值,在金融学、气象学和股票市场分析等领域中被广泛应用。时间序列数据出现异常可能意味着出现潜在问题、异常事件或系统故障。为了便于未来在时间序列异常检测方法设计方面开展深入研究,本... 时间序列是按时间顺序排列的一组数据点或观测值,在金融学、气象学和股票市场分析等领域中被广泛应用。时间序列数据出现异常可能意味着出现潜在问题、异常事件或系统故障。为了便于未来在时间序列异常检测方法设计方面开展深入研究,本文首先介绍时间序列异常检测的相关概念;其次,展开分析国内外单变量和多变量时间序列异常检测方法;之后,介绍一些时间序列异常检测通用数据集并比较常见检测方法在这些数据集上的性能;最后,探讨未来时间序列异常检测方法设计的重点研究方向,以期对相关理论和应用研究提供参考。 展开更多
关键词 时间序列 异常检测 变量时间序列 多变量时间序列 通用数据集
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石油价格波动对中国股市影响的实证分析——基于近似单整时间序列的Bonferroni检验 被引量:2
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作者 赵梦楠 张意翔 章佩英 《武汉纺织大学学报》 2014年第4期40-42,共3页
以国际原油价格与中国股市收益率日数据为样本,对中国股市的有效性进行了实证研究。通过等尾置信区间估计方法,证明国际原油价格时间序列数据为一近单整过程而非确定的单位根过程。在此基础上,使用近单整时间序列的Bonferroni检验,得出... 以国际原油价格与中国股市收益率日数据为样本,对中国股市的有效性进行了实证研究。通过等尾置信区间估计方法,证明国际原油价格时间序列数据为一近单整过程而非确定的单位根过程。在此基础上,使用近单整时间序列的Bonferroni检验,得出国际原油价格对中国股市的收益率不存在明显溢出效应的结论,并对造成这一现象的原因进行了分析。这一研究结论对未来我国原油定价机制改革以及制订股市投资策略都具有重要意义。 展开更多
关键词 原油价格 股市收益率 时间序列 Bonferroni检验
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线性与非线性单方程时间序列建模在黄金现货价格预测分析中的实证研究——基于ARMA模型及GARCH模型族 被引量:6
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作者 曹晶 李博 《商场现代化》 2010年第26期182-184,共3页
由于黄金现货价格受到诸多经济及政治因素的影响,其生成过程复杂,难以通过其影响因素的研究来对其进行预测分析。因此,本文试图从黄金价格本身的时间序列着手,试图利用线性的ARMA及非线性的GARCH模型族,利用单方程时间序列建模的方法对... 由于黄金现货价格受到诸多经济及政治因素的影响,其生成过程复杂,难以通过其影响因素的研究来对其进行预测分析。因此,本文试图从黄金价格本身的时间序列着手,试图利用线性的ARMA及非线性的GARCH模型族,利用单方程时间序列建模的方法对黄金现货价格进行预测分析。研究发现线性的ARMA模型和非线性的GARCH-M模型都能较好地进行对伦敦黄金现货价格进行预测,在研究的样本中,两者的向前一步预测误差分别为0.06%和-0.03%。GARCH-M模型的预测效果较好。此外,还通过使用GARCH模型族分析了伦敦黄金现货价格的信息不对称性、风险收益特征和对系统性冲击的反应,针对性地做出了结论和投资建议。 展开更多
关键词 ARMA模型 GARCH模型族 黄金现货价格 方程时间序列建模 预测分析
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单变量时间序列DLM的Gibbs Sampling方法
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作者 石汝娟 刘福升 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2002年第1期39-41,共3页
应用Gibbssampler对线性动态模型进行贝叶斯推断 ,与以往不同 ,这种方法是在给定其它变量情况下 ,同时产生出所有的状态向量。本文主要对此方法的滤波过程进行了改进 ,使其更加简洁。
关键词 吉布斯抽样 卡尔曼滤波 马尔可夫链蒙特卡洛方法 变量时间序列 递归滤波 贝叶斯推断
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EGM-BP网络模型在单变量时间序列预测中的应用——以四川省GDP为例 被引量:1
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作者 刘攀 冯长焕 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》 2017年第3期8-11,共4页
利用GM(1,1)模型需要的数据少,而BP网络模拟精度高且适合非线性系统的特点,基于GM(1,1)模型的均值形式,以1980—2016年四川省GDP值作为原始序列,其累加序列、均值序列和前一历史序列作为输入向量,原始序列作为输出向量,进行BP网络训练,... 利用GM(1,1)模型需要的数据少,而BP网络模拟精度高且适合非线性系统的特点,基于GM(1,1)模型的均值形式,以1980—2016年四川省GDP值作为原始序列,其累加序列、均值序列和前一历史序列作为输入向量,原始序列作为输出向量,进行BP网络训练,建立EGM-BP网络模型,提出了一种灰色神经网络的新方法。利用2014—2016年的GDP数据进行验证,发现EGM-BP模型对于单变量时间序列预测的精度比传统单一模型预测精度更高。 展开更多
关键词 GM(1 1)模型 BP神经网络 变量时间序列 GDP预测
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基于改进多孔算法的时间序列预测 被引量:5
8
作者 丁宁 周新志 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第17期4082-4085,共4页
针对小波分析技术存在的边界问题,提出一种改进的多孔算法。使用该算法得到的系数序列,在具备时移不变性的同时,消除了右侧边界存在数据畸变的现象,使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于单变量时间序列预测任务具备可... 针对小波分析技术存在的边界问题,提出一种改进的多孔算法。使用该算法得到的系数序列,在具备时移不变性的同时,消除了右侧边界存在数据畸变的现象,使小波分析技术结合神经网络等传统预测模型的方法应用于单变量时间序列预测任务具备可行性。为进一步提高预测精度,引入了神经网络集成技术以改善网络泛化能力。实验表明,这种组合预测模型预测效果与稳定性优于传统预测模型。 展开更多
关键词 变量时间序列预测 小波分析 改进的多孔算法 边界问题 神经网络集成
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武汉地区雨强分维数随时间变化初探 被引量:4
9
作者 黄润生 周家斌 +1 位作者 张仁涛 王魁霞 《武汉大学学报(自然科学版)》 CSCD 1995年第1期109-115,共7页
对武汉大学电波综合观测站于1991年7月期间降雨自记纸曲线当积分时间为5min时,用单变量雨强时间序列初步地研究了降雨这一大气过程中雨强分维数随时间变化特性.
关键词 变量时间序列 雨强 分维数 降雨 灭害
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再探武汉地区雨强分维数随时间变化 被引量:2
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作者 黄润生 胡家元 《武汉大学学报(自然科学版)》 CSCD 1998年第1期133-136,共4页
对武汉大学电波综合观测站于1991年的降雨曲线进行测量,当采样时间为5min时,用单变量雨强时间序列进一步研究了降雨这一大气过程中雨强分维数随时间的变化特性.结果表明,在灾害性降雨天气前后其雨强分维数仍然发生了显著性... 对武汉大学电波综合观测站于1991年的降雨曲线进行测量,当采样时间为5min时,用单变量雨强时间序列进一步研究了降雨这一大气过程中雨强分维数随时间的变化特性.结果表明,在灾害性降雨天气前后其雨强分维数仍然发生了显著性的改变. 展开更多
关键词 变量时间序列 雨强 分维数 降雨 电波传播
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混沌系统隐含频率检测方法研究及其在海洋资料分析中的应用 被引量:2
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作者 魏恩泊 田纪伟 +1 位作者 许金山 周发诱 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期29-34,共6页
利用Guillermo的单时间序列重构相空间点概率密度的功率谱分析方法,对赤 道日表层水温和青岛月气温的九点滑动平均资料进行了隐含频率检测,结果表明,赤 道日表层水温隐含周期为 23.3,10.5,7.7 d,其他物理参... 利用Guillermo的单时间序列重构相空间点概率密度的功率谱分析方法,对赤 道日表层水温和青岛月气温的九点滑动平均资料进行了隐含频率检测,结果表明,赤 道日表层水温隐含周期为 23.3,10.5,7.7 d,其他物理参量的震荡及青岛气温隐含周 期 10.6,5.7,4.5,2.9 a,3个月其他物理参量的震荡. 展开更多
关键词 相空间 嵌入维数 概率密度 混沌系统 单时间序列 海洋资料 海洋物理学
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矿井涌水量时间序列混沌特性的Lyapunov指数的计算与判别 被引量:3
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作者 肖江 邵景力 +2 位作者 崔亚莉 唐依民 张焕英 《勘察科学技术》 2005年第5期12-15,共4页
矿井涌水量时间序列包含矿区地下水系统长期演化的信息。根据相空间重构技术,首先采用自相关函数法和虚假邻点法,确定最佳延迟时间和最佳嵌入维数。重构相空间后,再利用Wolf提出的从单变量时间序列中提取Lyapunov指数的方法。该文分别... 矿井涌水量时间序列包含矿区地下水系统长期演化的信息。根据相空间重构技术,首先采用自相关函数法和虚假邻点法,确定最佳延迟时间和最佳嵌入维数。重构相空间后,再利用Wolf提出的从单变量时间序列中提取Lyapunov指数的方法。该文分别计算了湖南湘中涟邵煤田大水岩溶矿区4个矿井涌水量时间序列的Lyapunov指数,按照混沌特性判别准则,4个矿井涌水量时间序列均存在明显的混沌特性。这不仅为今后矿区地下水系统的非线性研究提供了理论依据,而且为矿井涌水量预测模型的选择提供了有力的依据。 展开更多
关键词 矿井涌水量 时间序列 混沌 LYAPUNOV指数 相空间重构 LYAPUNOV指数 变量时间序列 矿井涌水量 混沌特性 判别准则 计算 地下水系统 重构相空间 相关函数法
原文传递
观点
13
《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第18期F0002-F0002,共1页
关键词 期权定价 变量时间序列模型 PPS抽样
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Unit Root Analysis of Traffic Time Series in Toll Highways
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作者 Antonio Sanchez Solino Antonio L. Lara Galera 《Journal of Civil Engineering and Architecture》 2012年第12期1641-1647,共7页
Concession contracts in highways often include some kind of clauses (for example, a minimum traffic guarantee) that allow for better management of the business risks. The value of these clauses may be important and ... Concession contracts in highways often include some kind of clauses (for example, a minimum traffic guarantee) that allow for better management of the business risks. The value of these clauses may be important and should be added to the total value of the concession. However, in these cases, traditional valuation techniques, like the NPV (net present value) of the project, are insufficient. An alternative methodology for the valuation of highway concession is one based on the real options approach. This methodology is generally built on the assumption of the evolution of traffic volume as a GBM (geometric Brownian motion), which is the hypothesis analyzed in this paper. First, a description of the methodology used for the analysis of the existence of unit roots (i.e., the hypothesis of non-stationarity) is provided. The Dickey-Fuller approach has been used, which is the most common test for this kind of analysis. Then this methodology is applied to perform a statistical analysis of traffic series in Spanish toll highways. For this purpose, data on the AADT (annual average daily traffic) on a set of highways have been used. The period of analysis is around thirty years in most cases. The main outcome of the research is that the hypothesis that traffic volume follows a GBM process in Spanish toll highways cannot be rejected. This result is robust, and therefore it can be used as a starting point for the application of the real options theory to assess toll highway concessions. 展开更多
关键词 Real options unit root analysis INVESTMENT highway concession traffic.
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Cross-Listing and Valuation Effects" Evidence From Nairobi Securities Exchange
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作者 Kennedy Munyua Waweru Ganesh P. Pokhariyal Muroki F. Mwaura 《Journal of Modern Accounting and Auditing》 2012年第9期1371-1380,共10页
The purpose of this study is to analyze the valuation effects of cross-listing. The study has conducted a univariate analysis of the Tobin's Q and the market-to-book ratio for the period before and after the cross-li... The purpose of this study is to analyze the valuation effects of cross-listing. The study has conducted a univariate analysis of the Tobin's Q and the market-to-book ratio for the period before and after the cross-listing by using paired tests. Non-cross-listed firms are then included in multivariate regressions by using pooled Time Series Cross Section (TSCS) and Panel Corrected Standard Error (PCSE) regressions for a period of 13 years to find out if there is a difference in the valuations between cross-listed firms and non-cross-listed firms. The study's results indicate that the Tobin's Q of cross-listed-firms increases two years prior to cross-listing and that it continues to increase two years after cross-listing. The market-to-book ratios also show an increase two years prior to cross-listing and up to one year after cross-listing, then decrease in the second year after cross-listing. When non-cross-listed firms are included in the analysis, results indicate that cross-listed firms are valued higher than non-cross-listed firms. When data are portioned for positive earnings per share (EPS) and dividends, results indicate that valuation is the highest when EPS is positive. Since segmentation theories cannot be ruled out, the study's findings are more in support of the growth opportunity hypothesis. 展开更多
关键词 CROSS-LISTING valuation effects Tobin's Q market-to-book ratio
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The weak form market efficiency investigation of American, European and Asian stock markets
16
作者 Nuray Ergul 《Chinese Business Review》 2010年第10期1-11,共11页
This paper investigates the empirical validity of the Weak Form Efficient Market Hypothesis for American, European and Asian stock markets. Random Walk Hypothesis is used to prove weak form efficiency in American, Eur... This paper investigates the empirical validity of the Weak Form Efficient Market Hypothesis for American, European and Asian stock markets. Random Walk Hypothesis is used to prove weak form efficiency in American, European and Asian stock indices. ADF and PP Unit Root Tests have been used to test unit root in time series of daily data of American, European and Asian stock indices. Results show that sample of stock markets are weak-form efficient in terms of the Random Walk Hypothesis. 展开更多
关键词 weak form efficiency Random Walk Hypothesis unit root tests
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参数单指标分位数自回归模型的诊断检验 被引量:1
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作者 夏强 梁茹冰 李高荣 《中国科学:数学》 CSCD 北大核心 2019年第6期879-898,共20页
本文研究参数单指标时间序列分位数自回归模型有效性的检验问题.当分位数回归变量的维数较大时,现有的检验方法将面临'维数灾难'问题.为了解决这个问题,本文基于残差经验过程,利用降维思想构造统计量,它有效地适应于参数单指标... 本文研究参数单指标时间序列分位数自回归模型有效性的检验问题.当分位数回归变量的维数较大时,现有的检验方法将面临'维数灾难'问题.为了解决这个问题,本文基于残差经验过程,利用降维思想构造统计量,它有效地适应于参数单指标时间序列分位数自回归模型.本文提出Khmaladze鞅转换方法来替代经验过程,并构造检验统计量,证明所构造的检验统计量能够渐近收敛到分布自由的标准Brown运动.模拟研究和实际数据分析的结果表明,本文所提方法在参数单指标分位数自回归模型的检验中优于已有的检验方法. 展开更多
关键词 模型检验 指标时间序列 分位数回归 残差经验过程 降维 Khmaladze转换 渐近分布自由
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