【摘 要】
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BS算法是时间序列多变点检测中最经典的算法之一,但是基于全局CUSUM统计量的识别过程会带来过多误判和较高的时间复杂度.BS算法是一种离线的序贯方法,因此没有充分利用数据的
【机 构】
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西南财经大学统计学院,四川大学电气信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11471264;51437003;11401148)
论文部分内容阅读
BS算法是时间序列多变点检测中最经典的算法之一,但是基于全局CUSUM统计量的识别过程会带来过多误判和较高的时间复杂度.BS算法是一种离线的序贯方法,因此没有充分利用数据的时序信息;另一方面,BS算法识别变点的原则是CUSUM统计量最大化,也没有考虑统计量构成序列的形态特性.鉴于此,提出一种基于局部形态识别的BS改进算法,命名为Shape-based BS算法.基于局部形态识别统计量,不仅大大降低计算复杂度,且降低了因变点间的互相干扰而带来的误判率,进而提升变点识别的稳健性.最后,将此算法应用到了电力系统
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