【摘 要】
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时序数据是数据挖掘的一类重要对象.在做时序数据分析时,若不考虑数据的时差,则会造成相关性的误判.所以,时序数据存在相关性和时差相互制约的问题.通过对时序数据的相关性和
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273291,71031006);山西省回国留学人员科研基金(2012-008);中国民航信息技术科研基地开放基金(CAAC-ITRB-201305)
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时序数据是数据挖掘的一类重要对象.在做时序数据分析时,若不考虑数据的时差,则会造成相关性的误判.所以,时序数据存在相关性和时差相互制约的问题.通过对时序数据的相关性和协同性进行研究,给出了双序列的相关性判定方法和曲线排齐方法.首先,从时间弯曲的角度分析了两类相关性错误产生的原因及其特点;然后,根据相关系数的渐近分布得到相关系数在一定显著性水平上的界,将两者综合得到基于时移序列相关系数特征的相关性判定方法;最后,提出一种基于相关系数最大化的曲线排齐模型,其适用范围比AISE准则更广.模型采用光滑广义期望最大化(S-GEM)算法求解时间弯曲函数.在构造数据和真实数据上的数值实验结果表明:该相关性判别方法在伪回归识别中,比常规的3种相关系数以及Granger因果检验更有效;提出的S-GEM算法在大多数情况下明显优于连续单调排齐法(CMRM)、自模型排齐法(SMR)和极大似然排齐法(MLR).该文考虑的是双序列的线性相关问题和函数型曲线排齐方法,这些结果可为回归分析的相关性判定和时间对齐提供理论基础,并为多序列相关性分析和曲线排齐提供参考方向.
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