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[期刊] 统计与决策
[作者]
吴虎胜 张凤鸣
多元时间序列的相似性研究是近年来数据挖掘的热点和难点。文章对其涉及到的多元时间序列的相似模式表示、相似性度量、索引与查询方法等几个重要问题分别进行了阐述,重点就动态时间弯曲距离及其改进方法进行了综述,评述了一些典型的多元时间序列相似性研究成果,讨论了进行多元时间序列相似性研究所面临的挑战和未来研究方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周勇 林珣
一、引言时间序列是一种重要的数据类型,对它的分析方法通常有数理统计模型法和数据挖掘方法。数据统计模型法是通过模型假设、参数估计、模型检验等手段
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟晓静 万源
文章针对在多元时间序列动态时间弯曲度量中出现一对多情形容易产生距离相同的多条匹配路径导致无法确定最优路线的问题,提出一种自适应代价动态时间弯曲的多元时间序列相似性度量方法(ACM-DTW)。首先,多元时间序列按变量纵向排列把每个变量中数值列作为向量看待,计算向量之间的欧式距离作为两条多元时间序列间的基础距离矩阵;然后,自适应代价函数更新权重减少点列的重复使用次数,运用ACM-DTW度量多元时间序列间的相似性;最后,计算k近邻法在不同数据集上分类准确率。实验证明,ACM-DTW能有效地改进匹配时一对多情形从而实现较好的匹配结果,具有良好的准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周勇 林旬
本文给出用欧氏距离与时间弯曲距离进行时间序列相似性判断的缺陷,并给出基于欧氏几何图形相似理论的判定两个时间序列相似性的方法。文中给出两条折线的相似性的判断方法。又由于时间序列与折线之间的可转化性,就把判断两折线的相似性方法运用到判定两个时间序列的相似性上。最后,把这种方法应用到聚类分析中,取得较好的效果。
关键词：
时间序列 相似性 图象相似
[期刊] 运筹与管理
[作者]
岳意定 訚军 柯海霞
股指时间序列的相似性分析是当前金融学研究的热点之一。为了提高股指时间序列相似性分析的准确度,从标度不变性、多重分形及波动聚集性三个层面定义了标度理论的度量指标,并基于此对股指序列进行表示。将分割后的每一序列子区间看作时间点,则分割、表示后的不同股指序列构成一个多指标的面板数据。基于面板数据特征及指标相对重要性,提出了一种新型的多指标面板数据相似性度量函数——复合距离函数,用以度量股指时间序列的相似性。聚类结果表明,相较于其他两种方法,基于标度理论和复合距离函数的相似性度量方法能够显著提高相似性度量的准确度,同时具有较强的稳健性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘全 刘汀
文章基于ARIMA模型具备准确提取时间序列当前值、过去值及误差值之间回归关系的能力,人工神经网络具备对各种变量的感知能力强,非线性逼近、自适应、自学习性等特性,构建了一种多元时间序列预测模型,并进行了理论探讨和实证。该模型能较准确模拟和预测时间序列的变化规律,可较好满足对复杂时间序列的分析预测需求。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈海兰 高学东
在时间序列数据挖掘中,传统的时间序列相似性度量算法没有考虑反映时间序列结构的关键点特征。为了解决该问题,文章提出了基于波动特征的时间序列相似性度量算法,并通过聚类进行了效果分析。研究中首先利用小波分析方法提取时间序列整体变化趋势,然后给出了针对小波分析得到的序列进行波动点识别的方法,构造出包含时间序列重要波动信息的波动点序列。最后提出了非等长时间序列的相似性度量方法计算波动点序列间的距离。实验结果表明,该时间序列度量方法能更好地反映时间序列的趋势特征。
关键词：
时间序列 相似性度量 聚类 波动特征
[期刊] 统计与决策
[作者]
贾湖 朱博
文章针对股票市场的时间序列数据进行了时间序列相似性度量方法的研究,比较了目前各种度量方法的特点,提出了针对共同模式的相似性度量的方法,并选取了若干支股票收盘价数据对该方法的特点进行了考量。
关键词：
时间序列 相似性度量 模式挖掘
[期刊] 管理现代化
[作者]
彭赓 刘金烜 曾鹏志 李晓炫
时间序列的相似性，可作为从海量搜索数据中筛选有预测能力关键词的重要依据。选取了更适合搜索数据和客流量数据特征的动态时间弯曲方法（ＤＴＷ），对九寨沟的搜索关键词进行筛选，建立线性和非线性的预测模型，来对客流量进行预测，最终该方法所选关键词与相关系数筛选方法相比具有更好的预测表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
万校基 李海林
文章引入动态时间弯曲方法度量金融多元时间序列数据中特征分量之间的相互关系,提出自适应中心线算法来获取一条综合序列,进而反映金融多元时间序列数据中特征分量之间的异步相关性,有效地实现金融多元时间序列的数据降维和特征表示。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘晓 邹克琴 李素芳
【目的】建立直接将Hurst指数作为指标参数进行DNA序列相似性分析的方法。【方法】以11个物种β-球蛋白第一个外显子的编码序列作为分析对象,首先将DNA序列转化为数字序列,然后用重标极差分析法计算各编码序列的全序列Hurst指数,之后利用它们的Hurst指数构建距离矩阵进行相似性分析,并将建立的基于Hurst指数的DNA序列相似性分析方法与其他方法的分析结果进行比较。【结果】建立的基于Hurst指数的DNA序列相似性分析方法,较好地从相关性角度反映了分析序列的生物特性指标,具有较好的相似性分析效能。与其他方法相比,该方法分析结果的敏感性较高,有助于提高进化距离较近的分析对象间的区别度。【结论...
关键词：
Hurst指数 外显子 序列相似性
[期刊] 渔业科学进展
[作者]
吕芳 郭文 丁刚 刘玮 詹冬梅 吴海一
实验分别对2016和2017年我国近海10个铜藻漂浮地理种群以及3个定生种群的51个采集样本进行了ITS和cox I序列分析及相似性比对。结果表明,51个样本的cox I序列完全一致,ITS序列存在两个变异位点,按基因型的异同可分为四个类型,其中大连龙王塘、烟台大钦岛和南隍城岛的漂浮铜藻基因型相同,青岛金沙滩漂浮型、烟台大钦岛和大连獐子岛的定生铜藻基因型相同,威海俚岛和温州洞头的漂浮铜藻基因型相同,青岛雕塑园、王哥庄、大珠山、威海乳山的漂浮型和枸杞岛定生铜藻基因型相同,而同一种群内部即便是不同年份的个体间
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
杜勇宏 王汝芳
随着社会的进步,统计数据由过去的年度数据变为如今的季度、月度和日度数据,有些以实时交易为基础的超高频金融数据达到了按秒为间隔的频率,这些数据被称为季节时间序列。季节时间序列研究已经成为近十年来经济计量学和统计学中的热点,Journal of Econometrics(1993,volume55)就此问题进行了专题讨论。本文按照历史发展顺序对季节性时间序列理论进行了系统地介绍,并对这一领域的前沿热点问题进行了评述和展望。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王刚 郭雪梅
[目的/意义]将基于时间信息的用户兴趣序列引入推荐方法之中可以动态获取用户的兴趣偏好,提高推荐质量。[方法/过程]首先,通过用户对资源的访问顺序得到用户兴趣序列,并提取用户访问记录之间的最长公共兴趣子序列(LCISS)和全部公共兴趣子序列(ACISS),以此为基础计算用户之间的兴趣序列相似性;然后对用户行为量化,得到用户—项目评分矩阵;最后,将用户兴趣序列相似性与用户相似性度量相结合,提出了基于用户兴趣序列的改进协同过滤推荐方法。[结果/结论]文章提出的方法与基于用户协同过滤推荐和混合推荐方法在实验数据集进行比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。此外,通过实验数据分析了推荐方法中的参数取值对推荐效果的影响。[局限]由于动态获取用户兴趣序列的变化,使得当用户数量及访问资源增多时,推荐的时间复杂度上升。
[期刊] 情报学报
[作者]
石磊 阮选敏 魏瑞斌 成颖
相较于早期的生成式摘要方法,基于序列到序列模型的文本摘要方法更接近人工摘要的生成过程,生成摘要的质量也有明显提高,越来越受到学界的关注。本文梳理了近年来基于序列到序列模型的生成式文本摘要的相关研究,根据模型的结构,分别综述了编码、解码、训练等方面的研究工作,并对这些工作进行了比较和讨论,在此基础上总结出该领域未来研究的若干技术路线和发展方向。
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