非平稳时间序列相关论文
电力负荷预测是电力系统安全稳定运行的基础,同时也是电力部门制定供电计划的重要依据。作为典型的非平稳时间序列,对电力负荷序列......
海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）)作为平衡地表能量及衡量海水热量的重要指标,对海洋气候及生态系统改变有着重大的影响,并......
时间序列按统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列两类。在实际生活中，我们经常遇到的序列，特别是反映社会、经济现象的序列......
本文主要对非平稳时间序列建模问题进行研究。首先，对建模的方法进行比较，通过实验确定采用具有全局最优解和较好泛化推广能力的支持......
本文构建了一个用于检验在预测回归模型下资产回报是否可被预测的方法。资产回报的预测性一直以来无论在实际中还是理论中都是一个......
工艺品交易行业的日益繁荣和电子商务的普及发展催生了许多工艺品线上交易平台,这些线上交易平台积累了大量的用户浏览数据。用户......
2013年各互联网公司纷纷与基金公司合作,推出各自的互联网金融理财产品。这些理财产品申购方便,并且收益高。其中最为突出的就是阿......
作为可持续发展战略的重要推动领域,新能源产业的发展得到广泛重视和推广。IGBT是新能源汽车、风电、光电等新能源设备的核心器件,......
为实现有效的安全预警,利用无线传感器网络(WSN)对危险品在途状态实施监测,并重点研究时间序列分析方法在监测数据分析和预报中的......
本文介绍了时间序列的概况和时间序列分析常用的模型，着重阐述了一类典型的非平稳时间序列，并进行了非平稳时间序列的建模和预报。最......
脑电信号中蕴含着非常丰富的大脑活动信息,通过对脑电信号的有效处理和分析,可以大致判断出不同的脑机能状态。通过应用计算机技术......
说话人识别是一项根据语音信号中反映说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别说话人的技术,是一种安全稳定的生物认证技术,具有......
在自然科学和社会科学中，普遍存在着非平稳的时间序列，不同的时间序列表现出一定的相关性，近年来非平稳时间序列的长程自相关性和不同......
时间序列分析按时间序列的统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列两类.在实际问题中,我们经常遇到的序列,特别是反映社会......
对茧丝纤度的性质分析和模型刻画是茧丝产业研究中的一个重要课题．与其他的时间序列不同，茧丝纤度序列有个很大的特点，即它们的长度很......
股票指数的预测是一个受多因素影响，指数动态波动的非线性复杂系统。股票指数的准确预测能够为证券投资决策提供参考依据。伴随着计......
本文首先讨论了金融市场价格的波动特性。在很多情况下价格波动可以用Ito过程来表达,该过程有连续与离散两种模式。但是该模型带来......
伴随着经济的发展和社会财富的增长,我国保险业收入不断增加,在我国的原保险保费收入中,财产保险收入是重要的组成部分.本文选取了......
本文以1978-2017年数据为基础,通过对湖南城镇居民消费与可支配收入的回归检验,发现两个变量均为非平稳时间序列.通过单位根检验、......
本文从定量分析的角度,以我国各年的第三产业总值为研究对象,对其进行确定性分析和非平稳性分析,通过建立指数平滑模型和ARIMA模型......
大多数经济时间序列存在惯性或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时问序列的当前值和过去值对未来值进行预测.用ARMA模型可......
针对增长型外汇储备时间序列变化复杂性的特点,可以建立确定性趋势的时间序列模型及包含单位根的随机趋势模型.实际计算显示,确定......
广告与宏观经济增长关系的问题从20世纪60年代就引起了西方学术界的关注。在我国,广告研究的基础数据为广告经营额,是所有在国家工......
本文介绍一种对非平稳时间序列建模的新方法．参考Janos Abonyi提出的应用于时间序列的模糊分块算法，将该算法与改进的支持向量回归模......
根据大坝裂缝开度实测资料的特点,将裂缝开度{xt}看成一系列时刻t1,t2,…,tn得到的时间序列,采用基于滑动平均模型MA(q)的非平稳时......
人均GDP是衡量一个国家和地区经济发展水平和综合经济实力的重要指标。本文在相关背景下收集了1978-2008年中国人均GDP时间序列数......
利用小波函数的局部化性质,对非平稳时间序列股票开盘价数据进行分解,然后再进行M allat重构。这样就得到了原始数据的近似信号,再......
本文提出了基于小波变换的非平稳时间序列分解方法。通过小波分解,将原时间序列依尺度分解成不同层次,利用尺度系数作为季节性乘积......
为了提高网络流量的预测精度,提出了一种基于小波分析和AR-LSSVM的网络流量组合预测模型。利用Mallat算法对非平稳的网络流量序列......
对存在野值和较强噪声的非平稳时间序列，为提高小波阈值去噪在低频信号分解中的准确性和稳健性，采用反正切变换将原始非平稳时间序列......
本文将某时间段的传染病数据视为非平稳的时间序列,提出了一种小波多分辨分析和小波神经网络相结合的传染病预测方法,一定程度上克......
为提高浸润线的预测精度,减少尾矿库安全预警的误报和漏报,采用小波多尺度分析方法对浸润线监测数据序列进行预处理,并利用Matlab......
提出了本征模式函数IMF成员相应的幅度及频率时间函数的计算方法。由函数的Hilbert谱可获得相关的边缘谱，边缘谱确定了几乎连续的能......
文章利用时间序列分析中的ARIMA探索宏观经济预警系统中的基础数学模型。首先把广西1978～2008年GDP时间序列平稳化,ADF检验后确认二......
提出基于过程神经网络和自回归模型的组合预测方案。首先,采用二进正交小波变换对原始时间序列分解和重构,分离出原始序列中的高频......
股市的价格数据的处理，在股市的研究中起着非常重要的作用。现代的分析方法，多采用随机过程，统计学等理论对股市进行分析预测，但对于非......
大多数经济时间序列存在惯性或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。用ARMA模型......
传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,基于小波变换的匹配方法是通过某一分辨级的距离标准......
基于小波分析技术，将原始非平稳时间序列分解为一层近似系数和多层细节系数，对其分别采用自回归滑动平均模型以及BP神经网络模型，对各......
结合某土石坝垂直位移监测资料，针对非平稳时间序列分析时可能产生的“伪回归”问题，采用主成分分析方法和协整理论建立土石坝安全监......
结合西方通货膨胀的主要理论,以及我国学者的相关实证研究,文章主要从投资需求和货币供给两个角度考察影响通货膨胀的若干因素,通......
提出一种基于二进正交小波变换和AR-LSSVM方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离......
在分析陀螺漂移信号的TVAR时变自回归模型及其模型参数的随机演化模型的基础上，基于粒子滤波器对TVAR模型参数做序列估计，提出粒子滤......
针对智能商务系统数据挖掘的特性,应用小波分析理论,提出了基于小波分析的预测算法,并将其运用于'天商-2000'智能商务系统......
为了实现计算机模拟缫丝,必须对茧丝纤度序列进行解析和仿真.本文把茧丝纤度序列看作有限长度非平稳时间序列进行了解析,将其中的......
建立了一种茧丝纤度曲线的统计解析模型,分析其用于模拟茧丝时茧丝纤度曲线的统计特性,证明这是一种有利于控制模拟生成的茧丝纤度......
根据地下水水位动态资料的特点,将地下水位非平稳时间序列分解为趋势项函数、周期项函数和随机项3部分,并叠加后建立组合数学模型,......
针对以往滑坡预测预报模型对于阶跃型变形特征滑坡破坏时间预测精度较低的缺点，需建立以位移作为目标函数来反映滑坡位移变化规律的......
