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[期刊] 统计与决策
[作者]
张亚宁 马军海
文章在压缩感知理论的框架下,利用最大似然估计建立时间序列预测数学模型,将参数估计归结为一个典型的压缩感知问题,再运用正交匹配追踪法求解出参数,从而进行时间序列预测。用该方法与ARMA模型分别对我国第三产业产值进行预测可知,此方法具有更高的预测精度,另外由于不要求数据的平稳性,因此也具有更广的适用范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王海龙 周辉仁 宗蕴 刘春霞
支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能。文章提出适当的验证性能指标用遗传算法优化最小二乘支持向量机的有关参数,并进行时间序列预测。通过对混沌时间序列的预测及和神经网络预测的比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
陈涛 王东升 王政军 刘炜
压缩感知作为近年来极为热门的研究前沿之一,在计算科学、信号处理、电子信息等领域产生重大的影响,其理论具有广阔的应用前景。压缩感知理论打破了信号处理领域的"奈奎斯特采样定律",在采样中实现压缩,以很少的采样点实现了和全采样一样的效果。这对大数据时代海量信息资源的存储和传输提出了新的解决方案,具有划时代的意义。本文介绍了压缩感知的理论基础和数学模型,并首次尝试将压缩感知技术应用于图书馆的数字资源管理中。本研究采用的基于正交匹配追踪算法的压缩感知方法可以用在馆藏扫描文本资源和图像电子资源中,能够大大降低存储空间和计算量,压缩比高达99.5%以上。可以预见,压缩感知和人工智能技术的结合有可能成为新一代图书馆资源建设中的颠覆性利器。
关键词：
压缩感知 稀疏采样 重构算法 智能图书馆
[期刊] 管理科学
[作者]
刘金培 林盛 郭涛 陈华友
针对具有非线性和不稳定性的时间序列,提出一种结合小波分解、滑动平均离散差分方程和马尔可夫方法的动态预测模型。利用小波多尺度分解将原时间序列分解到不同频率通道上,然后对分解出的低频近似小波系数利用滑动平均离散差分方程预测模型进行预测,并利用马尔可夫方法对时间序列的高频细节小波系数进行预测,最后将低频和高频的预测结果进行小波重构得到时间序列的实际预测值。原油价格的时间序列是一类典型的具有非线性和不稳定性的序列,利用此模型对WTI原油(周度)价格进行实证预测分析,分别预测WTI原油价格的整体变化趋势和周度实际原油价格。研究结果表明,此模型不但可以有效地预测时间序列的整体变化趋势,能从细节上对其进行有...
[期刊] 统计研究
[作者]
白仲林 孙艳华
为了进一步规避经典面板数据模型因果推断方法中对照样本异质性的问题,以及中断时间序列方法可能存在的“伪回归”问题和“二阶矩平稳”等条件的限制,本文借助时间序列的协整理论,并结合误差修正模型和结构突变检验方法提出了一种基于协整时间序列的实验设计方法,扩展了政策因果效应估计与推断方法。该方法将传统的趋势平稳过程中断时间序列扩展到随机趋势过程,不仅可以推断和估计处理效应,而且解决了政策效应的暂时性和持续性识别问题;另外,协整时间序列的因果效应推断方法更适用于不存在有效对照样本的政策因果效应分析。此外,本文评估了上海市和重庆市的房地产税试点政策,研究发现,长期来看试点政策对两市的商品房价格增长具有抑制作用,但政策效应表现出显著的差异性,上海市的试点政策对抑制房价上涨的力度大、起效快速,但重庆市的房产税政策存在较长期的时滞。
关键词：
协整 时间序列 长短期因果效应 房产税
[期刊] 统计研究
[作者]
白仲林 孙艳华
为了进一步规避经典面板数据模型因果推断方法中对照样本异质性的问题,以及中断时间序列方法可能存在的"伪回归"问题和"二阶矩平稳"等条件的限制,本文借助时间序列的协整理论,并结合误差修正模型和结构突变检验方法提出了一种基于协整时间序列的实验设计方法,扩展了政策因果效应估计与推断方法。该方法将传统的趋势平稳过程中断时间序列扩展到随机趋势过程,不仅可以推断和估计处理效应,而且解决了政策效应的暂时性和持续性识别问题;另外,协整时间序列的因果效应推断方法更适用于不存在有效对照样本的政策因果效应分析。此外,本文评估了上海市和重庆市的房地产税试点政策,研究发现,长期来看试点政策对两市的商品房价格增长具有抑制作用,但政策效应表现出显著的差异性,上海市的试点政策对抑制房价上涨的力度大、起效快速,但重庆市的房产税政策存在较长期的时滞。
关键词：
协整 时间序列 长短期因果效应 房产税
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
杨莉萍 路松峰 胡和平 黄钰
针对DNA序列分类的分属问题,提出采用Fisher判别法进行分类。根据氨基酸分子的性质,构建DNA序列对应的特征向量空间,然后对训练集中的A、B两类DNA序列提取特征,建立Fisher判别函数。应用该判别函数对测试集中的182个DNA序列进行分类实验,结果表明该方法具有很好的分类准确度。
[期刊] 情报科学
[作者]
魏德志 陈福集 林丽娜
【目的/意义】网络舆情的热点话题对政府和网民有着很大的影响,及时发现热点话题有利于政府监控话题的发展。【方法/过程】本文提出了基于时间序列的话题动态演化两层模型,并将新闻网页内容的相似度和页面链接分析作为话题热度的计算依据,然后利用改进的Single-Pass算法进行增量聚类获得聚类中心,最后根据热度权重将聚类中心进行排序,获得热点话题。【结果/结论】通过实验验证,该算法发现效果好,能够更好地获得热点话题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚 王斌会
文章分析了基于假设检验的时间序列IO型异常值检测方法的不稳健性,提出了一种改进的方法,并利用R语言对异常值的个数分四种情况进行模拟研究,模拟结果表明:改进后的检测法检测能力显著提高。
关键词：
时间序列 异常值检测 IO R语言
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
江海洋 王莉
根据序列数据预测下次事件类型和时间是一个值得研究的课题.目前点过程强度函数算法仅从时间维度考虑背景知识和历史影响两个方面,没有从空间维度加入社交关系的影响.针对该问题,提出基于时空深度网络的社交化点过程的序列预测算法(SPSP算法).该模型首先运用双LSTM(long short-term memory)分别建模强度函数的背景知识和历史影响;然后经过联合层将双LSTM输出合并,生成事件类型和时间向量表征;最后在空间维度上加入社交关系网络影响,优化强度函数.通过深度时空社交网络的多次训练,得到最优网络模型.在新浪微博数据集上的实验验证算法的有效性,证明社交化点过程序列预测算法可高效准确预测出事件类型与时间.
[期刊] 预测
[作者]
张世英 王艳晖 杨尊琦
时间序列预测的状态空间方法张世英，王艳晖，杨尊琦（天津大学３０００７２）Ｐ，ＣＹｏｕｎｇ和Ｎ，Ｃ，Ｎｇ开发的状态空间预测方法［１］实现了模型参数估计的递推计算，并完全摆脱了Ｂｏｘ一Ｊｅｎｋｉｎｓ时间序列建模的困难，具有很大优点。在Ｐ．Ｃ．Ｙｏｕｎｇ等...
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈涛
多变量时间序列包含有比单变量时间序列更丰富的动态信息,具有一定的信息完备性和确定性,但多变量时间序列同时也会带来一定的冗余信息和部分噪声。为了更好地反映多变量时间序列的动态特性,文章对多变量时间序列进行空间重构,并利用主成分分析法(PCA)对重构后的多变量时间序列进行处理,以减低特征空间维数;最后采用支持向量机建立预测模型。仿真实验表明,该预测模型具有较强的自适应能力和较好的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
岳冬冬
同步波动强度是衡量数据序列之间波动关系的重要指标之一。文章在分析已有关于波动强度研究的基础上,提出了同步强度系数,并给出了定义和计算方法;分析了该指标的具体取值范围及含义,并发现同步强度系数可以同时反映数据序列之间的方向和数值强度两个方面特征;最后结合实例说明了同步强度系数的使用过程和分析步骤,认为同步强度系数的应用深度可以进一步挖掘。
关键词：
数据序列 波动 同步强度系数 水产品产量
[期刊] 统计与决策
[作者]
李俊杰 魏勇 周瑞
在运用灰色系统进行预测时,当数据序列由高增长急剧变化成为低增长时,需要运用弱化缓冲算子对数据进行处理,以提高预测精度。但是以一种或是几种弱化缓冲算子来处理各种变化规律不尽相同数据,有时效果会不尽理想。文章在现有缓冲算子的基础之上,提出了一种针对的不同数据的弱化缓冲序列的构造方法并通过实例证实了利用这类弱化缓冲序列对由高增长急剧变化成为低增长的数据序列作模拟预测的可行性、有效性、优越性。
关键词：
灰模型 缓冲算子 弱化缓冲序列 映射
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 陈开周
1 引言时间序列就是一列随时间变化的数,它是对客观事物的一种描述,属于时域分析的范畴。我们研究时间序列的目的,就是要对时间序列建立一个参数模型,用于描述事物发展的变化规律。定义1:时间序列{x(t)}是一个t∈Z的实值向量随机变量,其中Z表示整数集。在定义1中,如果x(t)∈R~1,那么{x(t)}就是一维时间序列,所建立的模型称为一维时间序列模型;如果x(t)∈R~(?),那么{x(t)}就是r维时间序列,所建立的模型称为r维时间序列模型。 Box和Jenknis首先成功地建立了一维时间序列模型。近年来Tong也在这方面做了许多很有影响的工作。通过许多人的努力,使得一维时间序列模型,...
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