【摘 要】
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变分模态分解模型中参数K的最优辨识问题,一直是影响该方法理论与应用研究的一个重要问题.针对该模型中参数K的最优辨识,尝试构建基于分量累积信息贡献的加权最大信息系数法,
【机 构】
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安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠233030;安徽财经大学会计学院,安徽蚌埠233030
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变分模态分解模型中参数K的最优辨识问题,一直是影响该方法理论与应用研究的一个重要问题.针对该模型中参数K的最优辨识,尝试构建基于分量累积信息贡献的加权最大信息系数法,对该模型的参数K进行辨识研究,并通过美元兑人民币汇率和中国消费者信心指数这两个实际数据的算例进行分析检验.研究结果表明,针对不同的序列数据特征,单纯的最大信息系数或分量方差贡献方法都难以辨识出变分模态分解的最优参数K值,而加权最大信息系数法对于参数K的确定具有良好效果,可以有效辨识出不同特征序列分解的最优K值.
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