【摘 要】
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该文融合遍历论、粗粒化方法和信息论的观点研究数据流的非平稳性度量问题.引入了数据流的非平稳性度量的概念,给出了数据流非平稳性度量的有效的近似算法.数据流的非平稳性
【机 构】
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中国科学院武汉物理与数学研究所,武汉,430071
【出 处】
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纪念李国平院士、吴新谋教授诞辰100周年暨国际偏微分方程学术会议
论文部分内容阅读
该文融合遍历论、粗粒化方法和信息论的观点研究数据流的非平稳性度量问题.引入了数据流的非平稳性度量的概念,给出了数据流非平稳性度量的有效的近似算法.数据流的非平稳性度量为0和1之间的实数,平稳性较好的数据流的非平稳性度量较小.作者将数据流的非平稳性度量应用到模型选择问题中,提出残差序列非平稳性度量最小化的模型选择标准.作者用数值试验检验了该文提出的数据流非平稳性度量的近似算法,并检验了其作为模型选择标准的能力.数值试验的结果表明,非平稳性度量是衡量数据流非平稳程度的一个合理指标,可以很好地区分趋势平稳数据和差分平稳数据,区分独立同分布序列、白噪声序列和鞅差序列.
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