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基于ARFIMA(p,d,q)模型的中国股市长期记忆性研究
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作者 汪志红 王斌会 《商场现代化》 2011年第12期144-146,共3页
本文运用三种估计时间序列长期记忆模型(ARFIMA(p,d,q)模型)的方法(MLE、SPR和GPH)对中国股市的长期记忆性特征进行了实证研究,研究显示出MLE方法优于GPH与SPR方法,并得出中国股票市场具有一般新兴股票市场的特征—长期记忆性,但中国股... 本文运用三种估计时间序列长期记忆模型(ARFIMA(p,d,q)模型)的方法(MLE、SPR和GPH)对中国股市的长期记忆性特征进行了实证研究,研究显示出MLE方法优于GPH与SPR方法,并得出中国股票市场具有一般新兴股票市场的特征—长期记忆性,但中国股票市场的这种记忆性在逐渐弱化。 展开更多
关键词 arfima(p d q)模型 MLE SpR GpH
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乙型、丙型流感病毒的长记忆ARFIMA模型 被引量:3
2
作者 刘娟 高洁 《生物信息学》 2011年第2期97-101,共5页
用时间序列模型来分析乙型、丙型这两种流感病毒,对乙流、丙流病毒DNA序列提供了一种新的时间序列模型,即CGR弧度序列。利用CGR坐标将乙流、丙流病毒DNA序列转换成CGR弧度序列,且引入长记忆ARFIMA模型去拟合这两类序列。发现随机找来的1... 用时间序列模型来分析乙型、丙型这两种流感病毒,对乙流、丙流病毒DNA序列提供了一种新的时间序列模型,即CGR弧度序列。利用CGR坐标将乙流、丙流病毒DNA序列转换成CGR弧度序列,且引入长记忆ARFIMA模型去拟合这两类序列。发现随机找来的10条乙流序列,10条丙流序列都具有长相关性且拟合很好,并且还发现这两种病毒序列可以尝试用不同的ARFIMA模型ARFIMA(0,d,4)模型,ARFIMA(1,d,1)模型去识别。 展开更多
关键词 乙型流感 丙型流感 时间序列模型 CGR arfima(p d q)模型
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Chaos game representation(CGR)-walk model for DNA sequences 被引量:4
3
作者 高洁 徐振源 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第1期370-376,共7页
Chaos game representation (CGR) is an iterative mapping technique that processes sequences of units, such as nucleotides in a DNA sequence or amino acids in a protein, in order to determine the coordinates of their ... Chaos game representation (CGR) is an iterative mapping technique that processes sequences of units, such as nucleotides in a DNA sequence or amino acids in a protein, in order to determine the coordinates of their positions in a continuous space. This distribution of positions has two features: one is unique, and the other is source sequence that can be recovered from the coordinates so that the distance between positions may serve as a measure of similarity between the corresponding sequences. A CGR-walk model is proposed based on CGR coordinates for the DNA sequences. The CGR coordinates are converted into a time series, and a long-memory ARFIMA (p, d, q) model, where ARFIMA stands for autoregressive fractionally integrated moving average, is introduced into the DNA sequence analysis. This model is applied to simulating real CGR-walk sequence data of ten genomic sequences. Remarkably long-range correlations are uncovered in the data, and the results from these models are reasonably fitted with those from the ARFIMA (p, d, q) model. 展开更多
关键词 CGR-walk model DNA sequence LONG-MEMORY arfimap d q) model
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Chaos game representation walk model for the protein sequences 被引量:3
4
作者 高洁 蒋丽丽 徐振源 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第10期4571-4579,共9页
A new chaos game representation of protein sequences based on the detailed hydrophobic-hydrophilic (HP) model has been proposed by Yu et al (Physica A 337(2004) 171). A CGR-walk model is proposed based on the ne... A new chaos game representation of protein sequences based on the detailed hydrophobic-hydrophilic (HP) model has been proposed by Yu et al (Physica A 337(2004) 171). A CGR-walk model is proposed based on the new CGR coordinates for the protein sequences from complete genomes in the present paper. The new CCR coordinates based on the detailed HP model are converted into a time series, and a long-memory ARFIMA(p, d, q) model is introduced into the protein sequence analysis. This model is applied to simulating real CCR-walk sequence data of twelve protein sequences. Remarkably long-range correlations are uncovered in the data and the results obtained from these models are reasonably consistent with those available from the ARFIMA(p, d, q) model. 展开更多
关键词 chaos game representation CGR-walk model protein sequence long-memory arfimap d q) model autocorrelation function
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中国股票市场的长期记忆性与趋势预测研究 被引量:12
5
作者 谭政勋 张欠 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第10期57-66,共10页
本文利用较新的精准局部似然函数法,以上证指数为对象,估计了ARFIMA(p,d,q)模型的长期记忆参数d,并分析了上证指数的趋势性变化。估计结果和稳健性检验均表明,上证指数具有长期记忆性,以上证指数为代表的股票市场并非有效;模拟结果显示... 本文利用较新的精准局部似然函数法,以上证指数为对象,估计了ARFIMA(p,d,q)模型的长期记忆参数d,并分析了上证指数的趋势性变化。估计结果和稳健性检验均表明,上证指数具有长期记忆性,以上证指数为代表的股票市场并非有效;模拟结果显示,当滚动窗口n=260,带宽m=[n0.65]时,长期记忆参数即估计量d既具备一致性,又具有渐进正态性。在2004年10月8日至2015年11月13日期间,模型给出了8次上涨或下跌的趋势转换信号,其中7次信号是正确的,仅有1次给出了错误信号;股票价格由下跌趋势转为上涨趋势和由上涨趋势转为下跌趋势两种情况相比,记忆参数d在前一种情况时下跌幅度更大,给出的信号更明显。 展开更多
关键词 arfima(p d q)模型 长期记忆性 ELW估计法 趋势预测
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一种新型的BoD带宽请求分配算法 被引量:2
6
作者 刘磊 谢钧 +1 位作者 胡谷雨 唐斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第11期61-64,共4页
BoD协议中可以通过充分利用按需分配后剩余的带宽来降低时延。首先针对如何高效地利用剩余带宽及其对反馈控制的影响,提出了一种新型的基于预测和星上反馈控制的BoD带宽请求分配算法。其次根据网络流量同时呈现长相关和短相关特性,提出... BoD协议中可以通过充分利用按需分配后剩余的带宽来降低时延。首先针对如何高效地利用剩余带宽及其对反馈控制的影响,提出了一种新型的基于预测和星上反馈控制的BoD带宽请求分配算法。其次根据网络流量同时呈现长相关和短相关特性,提出采用ARFIMA(p,d,q)模型进行流量建模与预测,该模型根据参数d的取值不同既能表示长相关又能表示短相关。最后利用OPNET软件建立仿真系统。仿真结果表明,对于长相关和短相关业务流,基于ARFIMA(p,d,q)模型预测和星上反馈控制的BoD带宽请求分配方案能够最高效地利用剩余带宽来降低时延。 展开更多
关键词 BOD arfima(p d q)模型 流量预测 自相似 长相关 星上控制
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甲型流感病毒HA蛋白质序列的预测 被引量:1
7
作者 张玲 高洁 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期828-831,共4页
基于CGR-游走模型和分数阶差分,用ARFIMA模型预测甲型流感病毒HA蛋白质序列。对所选取1943~2013年同源性相对较高的71条蛋白质序列,用ARFIMA(p,d,q)模型对前20个位置去拟合并且预测,除极个别外由预报区域图显示原始数据都在预报区域内... 基于CGR-游走模型和分数阶差分,用ARFIMA模型预测甲型流感病毒HA蛋白质序列。对所选取1943~2013年同源性相对较高的71条蛋白质序列,用ARFIMA(p,d,q)模型对前20个位置去拟合并且预测,除极个别外由预报区域图显示原始数据都在预报区域内,表明模型建立的比较合理,预报效果很好。这对流感病毒的研究和预测有着重要的意义。 展开更多
关键词 甲流 HA蛋白质序列 预测 CGR游走模型 arfima(p d q)
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甲型流感病毒蛋白质序列的长记忆模型
8
作者 张玲 高洁 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第6期727-730,共4页
基于CGR-游走模型和分数阶差分,运用时间序列模型分析甲型流感病毒。基于详细HP模型,先将甲流病毒H5N1的蛋白质序列转化成CGR时间序列,再引入长记忆ARFIMA(p,d,q)模型拟合此类序列。发现随机得到的9条H5N1的蛋白质序列都具有长相关性且... 基于CGR-游走模型和分数阶差分,运用时间序列模型分析甲型流感病毒。基于详细HP模型,先将甲流病毒H5N1的蛋白质序列转化成CGR时间序列,再引入长记忆ARFIMA(p,d,q)模型拟合此类序列。发现随机得到的9条H5N1的蛋白质序列都具有长相关性且拟合良好,还发现这类序列都可以用ARFIMA(1,d,1)模型加以识别。 展开更多
关键词 甲型流感 蛋白质 时间序列模型 混沌游走 长记忆模型
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基于CGR的DNA序列的时间序列模型(英文)
9
作者 高洁 蒋丽丽 徐振源 《生物信息学》 2010年第2期156-160,164,共6页
利用DNA序列的混沌游戏表示(chaos game representation,CGR),提出了将2维DNA图谱转化成相应的类谱格式的方法。该方法不仅提供了一个较好的视觉表示,而且可将DNA序列转化成一个时间序列。利用CGR坐标将DNA序列转化成CGR弧度序列,并引... 利用DNA序列的混沌游戏表示(chaos game representation,CGR),提出了将2维DNA图谱转化成相应的类谱格式的方法。该方法不仅提供了一个较好的视觉表示,而且可将DNA序列转化成一个时间序列。利用CGR坐标将DNA序列转化成CGR弧度序列,并引入长记忆ARFIMA(p,d,q)模型去拟合此类序列,发现此类序列中有显著的长相关性且拟合度很好。 展开更多
关键词 时间序列模型 混沌游戏表示(CGR) DNA序列 长记忆 arfima(p d q)模型
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少数民族地区农村信息消费水平实证研究
10
作者 王恒玉 陈国强 《黑龙江社会科学》 2012年第6期77-79,共3页
信息消费是衡量地区信息化发展水平和阶段的一项重要指标。借鉴统计学中运用恩格尔系数衡量生活水平高低的方法,用地区信息消费倾向和消费系数反映该地区信息化发展水平,并从信息消费倾向和信息消费系数入手,利用ARFIMA(p,d,q)族模型研... 信息消费是衡量地区信息化发展水平和阶段的一项重要指标。借鉴统计学中运用恩格尔系数衡量生活水平高低的方法,用地区信息消费倾向和消费系数反映该地区信息化发展水平,并从信息消费倾向和信息消费系数入手,利用ARFIMA(p,d,q)族模型研究甘肃农村信息消费水平,结果表明,甘肃农村信息消费长期处于较低水平,不论是农村信息消费倾向还是信息消费系数,并没有随着收入提高而大幅度提高,反而呈下降趋势,农村信息消费水平有被边缘化的倾向,应引起重视。 展开更多
关键词 少数民族地区 信息消费倾向 信息消费系数 arfima(p d q)模型
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流感病毒组成蛋白质序列的分析与预测 被引量:4
11
作者 靳佩轩 高洁 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期393-398,共6页
在NCBI数据库中获得1902—2013年关于流感病毒10种组成蛋白的所有氨基酸序列,在MATLAB中采用大数据编程分析,结合详细的HP模型,并基于CGR-WALK模型的方法将全部流感病毒蛋白质序列转化为数据形式,引入时间序列ARFIMA(p,d,q)模型来拟合... 在NCBI数据库中获得1902—2013年关于流感病毒10种组成蛋白的所有氨基酸序列,在MATLAB中采用大数据编程分析,结合详细的HP模型,并基于CGR-WALK模型的方法将全部流感病毒蛋白质序列转化为数据形式,引入时间序列ARFIMA(p,d,q)模型来拟合所有序列,分析10种组成蛋白的序列在近80年的变化趋势,并对其未来10年的发展趋势进行预测.通过分析可以发现,其对流感病毒变异趋势的预测有很好的效果,这为基于大数据分析流感病毒蛋白质序列,预测流感病毒的爆发提供一定的的研究参考价值. 展开更多
关键词 流感病毒 蛋白质序列 详细Hp模型 CGR-WALK模型 arfima(p d q)模型
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甲型流感病毒DNA序列的长记忆ARFIMA模型 被引量:5
12
作者 刘娟 高洁 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期783-788,共6页
流感病毒分为三类:甲型(A型),乙型(B型),丙型(C型).在这三种类型中甲型(A型)流感病毒是最致命的流感病毒,对人类引起了严重疾病.本文对甲型流感病毒DNA序列建立了一种新的时间序列模型,即CGR(Chaos Game Representation)弧度序列.利用CG... 流感病毒分为三类:甲型(A型),乙型(B型),丙型(C型).在这三种类型中甲型(A型)流感病毒是最致命的流感病毒,对人类引起了严重疾病.本文对甲型流感病毒DNA序列建立了一种新的时间序列模型,即CGR(Chaos Game Representation)弧度序列.利用CGR坐标将甲流病毒DNA序列转换成CGR弧度序列,且引入长记忆ARFIMA模型去拟合此类序列,发现随机找来的10条H1N1序列,10条H3N2序列都具有长相关性且拟合很好,并且还发现这两种序列可以尝试用不同的ARFIMA模型去识别,其中H1N1可用ARFIMA(0,d,5)模型去识别,H3N2可用ARFIMA(1,d,1)模型去识别. 展开更多
关键词 甲型流感 时间序列模型 CGR arfima(p d q)模型
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甲型H1N1流感病毒蛋白质序列的预测
13
作者 张玲 高洁 《生物技术》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期10-13,共4页
目的:用长记忆模型预测未来年份的甲型H1N1流感病毒的蛋白质序列。方法:基于时间序列分析,首先建立CGR混沌游走序列,再进行模型拟合。对所选取的1943年~2012年同源性相对较高的70条流感病毒蛋白质序列,先混沌游走再用ARFIMA(p,d,q)模... 目的:用长记忆模型预测未来年份的甲型H1N1流感病毒的蛋白质序列。方法:基于时间序列分析,首先建立CGR混沌游走序列,再进行模型拟合。对所选取的1943年~2012年同源性相对较高的70条流感病毒蛋白质序列,先混沌游走再用ARFIMA(p,d,q)模型对其前10个位置去拟合并且预测。结果:几乎所有原始蛋白质序列的各个位置值都在预报区域内(除极个别之外),表明选择的模型比较科学。结论:可以用来预测未来年份的流感病毒蛋白质序列,对流感病毒的预测和预防有着重要的研究价值。 展开更多
关键词 甲流病毒 蛋白质序列 预测 CGR游走模型 arfima(p d q)
原文传递
沪深两市股票指数的长记忆性 被引量:2
14
作者 姜仁娜 叶俊 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1696-1699,共4页
针对中国股票市场的长记忆性问题,讨论了分整自回归移动平均(Auto-regressivefractionalintegratedmovingaverage,ARFIMA(p,d,q))模型中的参数估计问题,重点集中在对分整参数d的估计。使用Hurst指数方法估计d,并分别用经典R/S方法、有... 针对中国股票市场的长记忆性问题,讨论了分整自回归移动平均(Auto-regressivefractionalintegratedmovingaverage,ARFIMA(p,d,q))模型中的参数估计问题,重点集中在对分整参数d的估计。使用Hurst指数方法估计d,并分别用经典R/S方法、有偏修正R/S方法和无偏修正R/S方法进行估计,并结合上证指数和深证成指的收益率数据,给出了3种方法的估计结果。实证结果表明,中国股票市场已初步显示出了长记忆性。给出ARFIMA模型的最优阶数和全部参数估计值。得出了上证指数和深证成指收益率所适合的最优的ARFIMA模型。 展开更多
关键词 股票 概率论 arfima(p d q)模型 长记忆性 R/S统计方法
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