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基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电数据挖掘
1
作者
李琼
《科技风》
2021年第11期94-95,共2页
对ECG信号建议了基于ARMA-APARCH模型的特征提取新方法。经过对ECG信号进行预处理后,采用神经网络分类对MIT-BIH数据集的三种ECG信号进行数据挖掘,统计表明基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电识别精度较高。
关键词
arma-aparch
模型
神经网络分类
特征提取
心电数据挖掘
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职称材料
苹果股价的ARMA-APARCH和灰色马尔科夫预测实证分析
被引量:
1
2
作者
吴泽胤
《江苏科技信息》
2014年第17期68-73,共6页
股票市场作为金融市场的主体,在国家的经济发展中起着重要的作用。从微观上来看,对股票价格进行预测和分析,可以影响投资者们的策略和手段。文章从股票价格的时间序列研究方法入手,其被证明是较为有效的方法。目前对时间序列的研究有传...
股票市场作为金融市场的主体,在国家的经济发展中起着重要的作用。从微观上来看,对股票价格进行预测和分析,可以影响投资者们的策略和手段。文章从股票价格的时间序列研究方法入手,其被证明是较为有效的方法。目前对时间序列的研究有传统时序模型和灰度预测以及马尔科夫矩阵转移的概念的使用。因此,文章以苹果公司的股票价格时间序列数据为研究对象,运用ARMA-APARCH模型进行分析。
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关键词
arma-aparch
平稳性检验
协整
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职称材料
基于典型事实特征的天气衍生品中气温预测模型研究
被引量:
3
3
作者
侯县平
《统计与管理》
2019年第1期102-110,共9页
基于气温的长期趋势、季节性、自相关性、波动的聚集性、波动的非对称性等典型事实特征,构建了ARMAAPARCH气温预测模型,并进行了样本外预测。对沈阳、郑州、南京、广州四地日平均气温的实证分析表明,模型能够刻画气温的典型事实特征,具...
基于气温的长期趋势、季节性、自相关性、波动的聚集性、波动的非对称性等典型事实特征,构建了ARMAAPARCH气温预测模型,并进行了样本外预测。对沈阳、郑州、南京、广州四地日平均气温的实证分析表明,模型能够刻画气温的典型事实特征,具有良好的拟合和预测效果,从而为气温衍生品的定价提供了支持。
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关键词
典型事实
天气衍生品
arma-aparch
非对称性
气温预测
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职称材料
题名
基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电数据挖掘
1
作者
李琼
机构
徽商职业学院电子信息系
出处
《科技风》
2021年第11期94-95,共2页
基金
安徽省高校优秀青年人才支持计划(gxyq2019254)
安徽省质量工程项目(2019xqsxzx84)
+1 种基金
校质量工程项目(yj2019jx10)
安徽省自然科学重点项目(KJ2017A892)。
文摘
对ECG信号建议了基于ARMA-APARCH模型的特征提取新方法。经过对ECG信号进行预处理后,采用神经网络分类对MIT-BIH数据集的三种ECG信号进行数据挖掘,统计表明基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电识别精度较高。
关键词
arma-aparch
模型
神经网络分类
特征提取
心电数据挖掘
Keywords
arma-aparch
model
Neural Network classification
Feature extraction
ECG Mining
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
苹果股价的ARMA-APARCH和灰色马尔科夫预测实证分析
被引量:
1
2
作者
吴泽胤
机构
国家知识产权局专利局南京代办处
出处
《江苏科技信息》
2014年第17期68-73,共6页
文摘
股票市场作为金融市场的主体,在国家的经济发展中起着重要的作用。从微观上来看,对股票价格进行预测和分析,可以影响投资者们的策略和手段。文章从股票价格的时间序列研究方法入手,其被证明是较为有效的方法。目前对时间序列的研究有传统时序模型和灰度预测以及马尔科夫矩阵转移的概念的使用。因此,文章以苹果公司的股票价格时间序列数据为研究对象,运用ARMA-APARCH模型进行分析。
关键词
arma-aparch
平稳性检验
协整
分类号
F832.5 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
基于典型事实特征的天气衍生品中气温预测模型研究
被引量:
3
3
作者
侯县平
机构
成都信息工程大学管理学院
出处
《统计与管理》
2019年第1期102-110,共9页
基金
四川省教育厅重点项目(18SA0038)
四川省高校人文社会科学重点研究基地“气象灾害预测预警与应急管理研究中心”项目(ZHYJ17-YB01)
文摘
基于气温的长期趋势、季节性、自相关性、波动的聚集性、波动的非对称性等典型事实特征,构建了ARMAAPARCH气温预测模型,并进行了样本外预测。对沈阳、郑州、南京、广州四地日平均气温的实证分析表明,模型能够刻画气温的典型事实特征,具有良好的拟合和预测效果,从而为气温衍生品的定价提供了支持。
关键词
典型事实
天气衍生品
arma-aparch
非对称性
气温预测
分类号
P416 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电数据挖掘
李琼
《科技风》
2021
0
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职称材料
2
苹果股价的ARMA-APARCH和灰色马尔科夫预测实证分析
吴泽胤
《江苏科技信息》
2014
1
下载PDF
职称材料
3
基于典型事实特征的天气衍生品中气温预测模型研究
侯县平
《统计与管理》
2019
3
下载PDF
职称材料
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