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[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
林钱洪 王志海 原继东 张伟
大部分时间序列数据分析的一个重要组成部分是相似性度量方式.在众多相似性度量方式中,基于最长公共子序列的相似性度量方式是一种常用的有效方法,但该方法仅仅度量序列点对点的数值差异,而忽略了序列的变化趋势.为此提出一种基于趋势信息的时间序列离散化方法并用最长公共子序列进行相似性度量.该方法能够很好地度量时间序列的趋势信息.此外,还将其与现有的点对点函数线性结合.与现有相似性度量方法不同,该方法能同时考虑时间序列的趋势信息和函数距离,相似性度量方案运用最近邻分类算法规则进行分类.为了进行全面的比较,在42个时间序列数据集上测试该算法的有效性.实验结果表明,所提出的方法能有效提高时间序列分类准确率.
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘兵
面板数据的聚类分析可以进行压缩的预处理也可以不进行压缩,文章提出可以根据样品中各个指标的时序数据的趋势特征来考虑是否应该进行压缩或如何进行压缩。然后考虑聚类的统计量的设置,再后给出系统聚类法的计算公式。
关键词：
面板数据 聚类分析 时间序列趋势外推预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王建洪
识别时间序列动量与反转效应的转换对构建市场时机选择策略至关重要。文章结合证券价格时间序列具有分形波动特征的实际情况,研究了趋势熵维数识别时间序列动量和反转效应的转换情况,并基于识别结果构建了市场时机选择策略。研究表明,趋势熵维数能有效识别时间序列动量与反转效应的转换,可为投资者构建市场时机选择策略提供参考。
关键词：
动量效应 反转效应 趋势熵维数
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄超 龚惠群
对时间序列进行分割并使用线性回归模型逐段描述,在许多分析中具有重要意义。本文提出了一种新的时间序列分割方法,与基于拟合误差的方法相比,该方法在保证各子序列线性回归模型的拟合优度方面具有明显的优势,而且能够更准确地根据数据的趋势变化进行分割。实证研究也验证了该方法的有效性。
关键词：
时间序列 线性回归 判定系数 趋势变动
[期刊] 统计与决策
[作者]
攸频
趋势平稳过程和随机趋势过程是刻画经济时间序列的两种截然不同的随机过程,对于经济建模分析具有不同的影响,文章从基本概念、技术处理和经济涵义上对这两种过程进行了全面的阐述和分辨,并利用渐近分布理论对于两种过程参数的统计关系进行了研究。从中讨论了单位根检验存在的问题,并给出相应的建议。
关键词：
随机趋势过程 趋势平稳过程 单位根检验
[期刊] 预测
[作者]
徐刚
时间序列的趋势变化对预测结果的准确性有很大的影响。本文通过对平滑指数的分析，介绍了变指数的平滑方法，此外，给出了利用观察估的累加和比例与观察值数的比例判断趋势变化的方法。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
毛雪岷 杨杰
文章讨论了基于分类的SVM非线性回归算法及其在时间序列预测中的应用。与传统SVM回归算法相比,本算法有更强的不敏感性和健壮性、参数值可设定性并可避免过拟合现象。文中提出了一种计算预测模型初始参数值的方法,可以高效地找到较好的模型参数,并通过实验对方法的有效性和可行性进行了验证。
[期刊] 经济经纬
[作者]
靳刘蕊
针对函数数据聚类方法中基于序列数值模式测度相似性的聚类方法不考虑轨迹形状,而基于序列形状模式又忽略了序列数值所代表的相似信息和趋势信息,笔者提出一种对曲线之间对应里程碑出现的时间差异和所隐含的变化幅度差异的相异性测度法,据此将具有类似变化趋势的曲线聚为一类。运用该法对上证50指数的股票进行聚类分析,结果表明该聚类法能很好地测度曲线之间变化趋势的相异性,在高频金融时间序列的聚类分析中具有现实意义。
[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。
[期刊] 价格月刊
[作者]
许华 白静
新常态下我国纸浆价格震荡涨跌，纸浆市场持续低迷，造成部分造纸企业严重亏损。选取２００５年１月～２０１５年８月我国纸浆价格月度数据，采用ＥｖｉＥｗｓ６．０软件对其进行传统的时间序列分析，以探究其价格波动趋势。实证结果表明，我国纸浆价格非常容易受到季节因子和不规则分量因素的影响，其价格整体出现上升后又回落的趋势，存在着波动周期规律。其中２００５年～２０１２年共有两个完整周期，基本保持四年一次，２０１３年～２０１６年出现第三个完整周期，且２０１６年的纸浆价格将继续平稳下滑，预计２０１７年后开始上涨，同时进入下一个波动周期。本文据此提出了新常态下我国造纸企业发展的政策建议。
关键词：
新常态 纸浆价格 时间序列 价格波动
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李亚娇 沈冰 李智录 郑志国
训练样本在数量级上的差别和分配的不均匀会导致网络收敛缓慢,且训练结果偏向样本比重较大的那一方。由AR模型在水文时间序列的较好应用可知,水文时间序列中趋势项占有绝对优势。因此以趋势辨识理论对样本进行规范化,使样本规范化到同一数量级,同时时间序列的趋势保持不变。此外输出层不经过非线性处理,以保证网络有更大的预报空间。经黑河流域实测流量资料验证,基于趋势辨识理论的神经网络在水文时间序列预报中训练速度较快,预报效果较好。
关键词：
水文时间序列 趋势辨识 人工神经网络
[期刊] 财经论丛
[作者]
刘玉焕
中国主要寿险公司2004M8～2012M2间月度保费收入时间序列存在明显的季节特征,很大程度上与寿险业"开门红"习惯有关。建立SARIMA模型,发现当期寿险保费收入受以往各期的影响,对模型进行样本内预测,达到了较好效果。在此模型基础上,利用邹检验验证保险会计新准则、保监会业务结构调整窗口指导和银保新政对寿险保费收入时间序列的影响,并根据验证结果,提出相关政策建议。
[期刊] 中国高教研究
[作者]
易梦春
我国高等教育在学总规模和毛入学率在过去２０多年里不断增长，增长幅度的波动由剧烈转向平稳。未来影响我国高等教育发展的外部因素将对其规模的扩张起到推动作用。通过构建时间序列趋势外推模型对未来十年我国高等教育规模进行预测发现，２０２５年我国高等教育在学总规模很可能达到５１８７．０８万人至５９２９．８８万人，将比目前（２０１５年末）多１０００万人至２０００万人。在２０１８—２０２２年之间，我国高等教育毛入学率很可能突破５０％。这也就意味着未来３到６年内，我国高等教育将进入到普及化阶段，而我们需要为此做好准备。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何满喜
如何对统计数据的时间序列的发展趋势进行科学的预测是对预测方法的理论研究和实际应用都是非常重要的,也是关系到能否有效利用统计数据并做出正确决策的重要前提。在经济社会领域的实际应用中,研究人员根据时间序列的特点,希望用一些拟合精度好、建模方法简单、应用方便的预测模型。而社会经济现实问题中的统计数据的时间序列的发展趋势往往是较复杂的,其变化规律和特征不易发现。它需要用系统工程的理论和方法,用定性分析和定量研究相结合的方法来进行分析研究,用不同的预测模型来拟合,进行分析研究是必要的。所以我们对统计数据的时间序列提
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