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[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] 宏观经济管理
[作者]
王岳平 葛岳静
[期刊] 统计与决策
[作者]
李炳林 向书坚
文章讨论了基于小波变换模极大值的时间序列奇异性问题探测,突破了傅立叶分析在时域和频域方面的局部化能力。时间序列的局部奇异性可由其小波变换模随尺度参数的衰减特性来刻画,文章通过小波变换在小尺度下的局部模极大值来检测信号奇异性;并通过建立目标函数计算Lipschitz指数,简化了计算过程。
[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]
田应福 姜晴琼
文章考虑非平稳时间序列的一种特殊情形:d-1次差分不平稳,但d次差分是白噪声。推导出这样的序列是一个适宜的非平稳AR(d)模型。得到的结论是:对方差齐性的时间序列,总可以建立模型ARIMA(p,d,q)。文章以中国历年年末人口序列(1970~2009年)为例,建立了一个非平稳的AR(2)模型,并对此模型进行样本容量为10000次的Monte Carlo模拟,表明模型是稳定的。
[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] 农村金融研究
[作者]
于光远
“十字形大农业”本身也许不过是一个无关重要的“新名词”,但是我杜撰这个概念却是为了借此强调一个具有战略意义的问题——如何在有八亿居民生活的中国农村发展农村经济,建立社会主义的中国新农村。我们不主张走大量农民离开乡村涌进城市这样一条老的发展道路,这就首先要求农村经
[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
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