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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
沈思 孙立媛
主题演化分析在捕捉最新的学术热点和发现重要的科研成果中起着重要作用。文章借鉴信息检索领域中的时间检索方法,提出一种主题演化中关键时间点计算的方法。基于情报学期刊的实验结果表明,该方法可有效地找出某一研究分支中相关主题演化的重要时间段,为从时间角度研究学科演化提供了一种新的方法和思路。
[期刊] 情报学报
[作者]
李海林 邬先利
针对现有研究对文献主题发现和演化分析方法的单一性,本文提出了基于时间序列聚类的主题发现与演化分析方法。该方法首先通过共词分析找出文献数据集中高频关键词的共现矩阵,利用Ochiia系数计算方法将共现矩阵转换为相似性矩阵,然后使用近邻传播聚类算法发现文献主题。同时,再将主题在某段时间内的研究热度进行分析并转化为反映主题热度时间序列数据,结合时间序列聚类方法对各主题进行分类以及演化趋势的分析。实验结果表明,通过对中国知网中2000—2018年与创新管理相关的期刊文献进行数据处理与挖掘,提出的方法能有效地发现期刊的研究主题,并且能较好地分析这些主题的演化趋势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张雪 张志强 朱冬亮
[目的/意义]识别学科交叉前沿主题并预测其发展趋势，有助于了解学科内部结构，挖掘领域重点部署方向，为未来创新性、突破性研究提供参考。[方法/过程]以美国国家自然科学基金项目及其产出论文分别作为前端、后端数据，首先，从三个维度测度项目学科交叉度，遴选领域学科交叉项目；其次，从主题关注度、新颖度等方面构建研究前沿主题识别指标体系，对学科交叉主题进行二次遴选，满足阈值的即为学科交叉前沿主题；再次，对比时间序列分析模型ARIMA和LSTM主题拟合效果并选择误差最小模型对学科交叉前沿主题进行趋势预测分析；最后，以生物科学领域为例对方法的有效性和可行性进行实例验证。[结果/结论]生物科学领域在纳米生物学技术、全球变化和海洋环境生物学、生物信息学及壶菌病与两栖动物多样性方面有较好发展前景。经专家咨询和已有研究对比分析，该方法可有效识别领域学科交叉前沿主题，并对其未来研究趋势走向有一定参考借鉴。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖博
之背景本文就时间序列的方向性给予简略讨论。对于所有的t(=0,±1,±2…)和每个r(=0,1,2…),当(Xt,Xt+1,…,Xt+r)的联合分布不干(Xt+r,Xt+r-1…X_8)的联合分布时,我们认为时间数列是有方向性的;
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈果 王凯月
[目的/意义]梳理当前情报学中涉及时间序列分析的研究，并总结常见问题，为情报学研究的模型化、预测化发展提供借鉴。[研究设计/方法]从任务、过程与问题视角，对情报学研究中时间序列分析的应用任务场景、研究过程以及存在的问题进行归纳分析。[结论/发现]从任务视角来看，已有研究已经在包括学科主题演化、学术影响力评价、网络舆情分析、技术趋势分析任务场景得到了很好的应用，应用内容主要包括历史演化与未来预测两方面；从过程视角来看，已有研究主要按照时间序列的观测数据选取、时间切片方式、形态规律挖掘、预测与评价的顺序展开；从问题视角来看，未来的研究应多关注时间序列模型在短序列数据方面的应用，加强对时间序列分析结果的评估。[创新/价值]通过综合性的梳理，系统地总结了当前情报学中关于时间序列分析的研究，为该领域的研究者提供了一个全面的概述和参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张鹤
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭崇慧 贾宏峰 张娜
时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进k-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进k-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
康晓慧 陈浩 张梅
【目的】研究3种时间序列分析模型对水稻稻瘟病的预测效果,为该病害的预测提供参考。【方法】以1980-2007年四川省剑阁县水稻种植面积和稻瘟发病面积为原始数据,分别采用时间序列分析中的滑动平均、指数平均和方差分析周期外推法建立水稻稻瘟病发病情况的预测模型,分析其预测效果,并在2008年的稻瘟病预测中进行了验证应用。【结果】滑动平均、指数平均和方差分析周期外推法3种时间序列线性模型均能较好地预测水稻稻瘟病的发病趋势,1980-2007年其预测值与实测值的拟合度分别为97.7%,96.1%和99.8%;2008年预测值与实测值的相对误差分别为14.5%,18.1%和8.4%。【结论】3种时间序列分...
[期刊] 中国农业科学
[作者]
袁哲明 张永生 熊洁仪
【目的】建立一种基于结构风险最小、既反映样本集动态特征又体现环境因子影响的高精度非线性多维时间序列预测方法。【方法】耦合支持向量机回归(SVR)和带受控项的自回归模型(CAR),以留一法基于MS最小原则实施模型定阶和变量筛选,以一步预测法检验新模型SVR-CAR的有效性,并通过强制汰选给出各保留变量对预测的相对重要性次序。【结果】3个农业科学实例验证表明,SVR-CAR在7种参比模型中预测精度最高,且可更精细地反映样本集的非线性动态特征,依各保留变量对预测的相对重要性次序及其动态变化可赋予保留变量部分解释能力。【结论】SVR-CAR是一种基于SVR并融合时间序列分析和回归分析的非线性多维时间序...
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王俊 孔令夷
20世纪90年代末以来,非线性时间序列模型两个主要的研究方向是混沌论模型(chaosmodel)和机制转换模型(switchingregimemodels),而后者考虑了各种不同形式的机制转换行为(switchingregimebehavior),通常被认为由三个最常见的机制转换模型组成①。平滑转换自回归模型(STAR)由于能在某种程度上捕捉到机制转换过程中时间序列的动态过程,因而成为近年国外计量经济学前沿领域追踪的热点之一。本文将主要对平滑转换自回归模型(STAR)的特征、估计、检验方法以及在经济领域的应用做深入的探讨。
关键词：
非线性 STAR LSTAR ESTAR
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 张宁宁 袁吉 刘新
介绍时间序列分析的应用,并综合运用时间序列分析对辽宁朝阳地区干旱年份进行预测。经检验,平稳时间序列模型可预测干旱灾害发生的时间,并具有较高的精度,在此基础上提出若干抗旱措施,为辽宁朝阳地区干旱研究及其治理提供依据。
关键词：
干旱灾害 时间序列分析 抗旱措施
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏时光
关于预报的研究方法很多,时间序列分析是一个重要的分支。而时间序列分析的理论基础为随机过程的弱平稳随机过程,弱平稳随机过程的时间变化是连续且其谱分析理论在经济预报也占有重要的地位。对于经济活动中非平稳性,可以通过对非平稳过程求若干次差分使其变为弱平稳过程。所以我们还是从研究弱平稳随机过程的方法和其应用出发来讨论。 一、弱平稳(随机)过程
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李静 徐路路 赵素君
[目的/意义]基金项目文本蕴含着丰富的前沿主题信息,通过细粒度识别科学研究前沿中的新兴主题,可以预测分析新兴主题未来发展趋势并可视化展示。[方法/过程]文章提出一种基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化分析方法,分析基金项目内外部特征属性,构建基金项目新兴主题探测公式,利用时间序列分析和支持向量机等深度学习算法模型,对新兴主题发展趋势进行预测分析,最后利用可视化分析软件Gephi进行可视化展示以揭示前沿领域竞争态势。[结果/结论]通过以石墨烯领域数据进行实验并结合专家咨询和传统论文聚类方法对比分析,表明该方法能够更加快速准确识别新兴主题,为我国科技政策制定提供决策支持和参考。
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