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受宏观政策和突发事件的影响,股票价格通常会发生剧烈波动。运用近似熵和滑动技术相结合的方法,计算样本数据序列的近似熵,对上证综指和深圳成指时间序列进行了异常波动分析。分析结果表明,股票市场的波动特征与股指时间序列的近似熵值密切相关,伴随宏观政策调整或突发事件的发生,股指近似熵值通常会偏大,股市波动性也越强。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2021,(2)
目的:针对现有信息安全评估算法的准确性和鲁棒性不足,以及评估效率的低下,本文提出一种新型带门限回归单元的循环神经网络(GRU-RNN)信息安全评估算法.方法:该算法首先提取信息安全评估中的内外安全态势特征,然后将特征应用至GRU-RNN时间序列分析网络中,通过对该时间序列分析网络模型的训练和交叉验证,完成对网络信息安全的评估.结果:在林肯实验室的DARPA数据集上进行仿真实验,相比于传统网络安全评估算法,本文提出算法获得了更高的评估准确率和鲁棒性.尽管GRU-RNN模型需要更多的训练时间,但是能够保证更好的评估结果,并且适合不稳定的信息安全数据评估.结论:本文提出的内外安全态势特征能够很好的描述时间序列数据中的信息安全特性,并且应用GRU-RNN模型能够应对非平稳数据,同时提升了信息安全评估的准确率与鲁棒性. 相似文献
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时间序列的异常检测的应用越来越广泛,本文是讨论在基于分段线性的FKD时间序列模式表示基础上时间序列的异常检测。文中提出了一种基于滑动窗口的时间序列模式偏离和窗口异常度的概念,并在此基础上提出了基于滑动窗口的时间序列模式异常的检测算法。通过实验证明了该算法是合理的、有效的。 相似文献
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王栋 《数学学习与研究(教研版)》2015,(3):128-130
时间序列分析中经常出现的非高斯性质,使得传统的时间序列分析建模方法无法适用,所得到的预测值出现偏差,预测精度受到影响.本文推广了一维时间序列混合模型到多维高斯混合转移分布模型(MGMTD模型),证明了该多维时间序列混合模型下的一阶平稳性条件,并给出了该多维模型下的EM估计算法.本文将MGMTD模型应用于对我国炼焦煤炭和天然原油的价格预测分析中,实证结果显示,MGMTD模型可以得到较好的预测结果. 相似文献
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本文提出了一种针对监控视频序列的分段算法．即通过计算输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧运动量,来实时更新背景,按当前帧与实时背景帧的差异进行聚类,然后按照每帧图像的类别对该视频序列进行分段,并提供了计算每帧图像时间的算法,从而可以确定各段视频的起止时间,该算法可以为后续的各种视频挖掘算法提供前期的视频数据处理,方便后续的视频数据分析． 相似文献
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提出了一种连续隐Markov模型参数估计算法,并利用全局收敛定理严格证明了算法的收敛性.该算法用Viterbi算法取代分段K平均算法中的聚类方法,直接确定出最优状态和分支序列,并依据最优序列以最大似然为优化准则进行参数估计.阐述了该算法与Baum-Welch和分段K平均2种经典算法在目标函数、优化准则和工作原理等方面的关系,并将3种算法应用于人脸识别.实验结果表明,该算法在获得相当识别率的同时缩短了训练时间,并降低了识别结果对训练样本集的敏感性,在3种算法中总体性能最优. 相似文献
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在数学表达式识别的符号分割过程中,根号和分数线都存在一条可变长度的近似水平方向的线段,已有的符号分割算法很难处理包含根号或分数线的表达式。本文提出了一种对根号和分数线进行处理的有效算法。本文利用Hough变换提取表达式图像中的近似水平方向的线段,并确定它们在表达式中的位置,用有效特征来区分该线段属于根号还是属于分数线。实验结果表明了本文算法是有效的。将本文粗分割的结果再用目前常见的分割算法可得到数学表达式的最终的精确分割结果。因此,本文算法可以作为识别数学表达式的预处理过程。 相似文献
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ARIMA模型的实质就是差分运算与ARMA模型的组合.这说明任何非平稳序列只要通过适当阶数的差分和选择合适的差分算子就可以实现平稳化处理.由于不同的随机时间序列有着不同的特点,需要选择合适的差分算子来匹配.为了提高风电场风速的预测精度,本文研究了两种不同的差分算子对随机时间序列的影响,分别采用一阶线性差分和一阶对数差分实现了序列的平稳化处理,对差分后的序列进行ARMA队模型拟合与预测,并将两种预测结果进行了对比. 相似文献
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本文从统计数据入手，对京津冀都市圈的经济发展水平、产业结构进行定性分析和时间序列分析，从中发现京津冀都市圈区域内部的经济差距过大，区域内部发展极不平衡；京津冀都市圈区域内工业结构趋同等问题。通过运用区位熵方法，进一步探究产业梯度转移的可行性，对京津冀区域产业合作条件进行分析，提出京津冀都市圈经济发展取向。 相似文献
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自回归移动平均模型（ARMA模型）是目前最常用的拟合平稳序列的模型,分为AR模型、MA模型和ARMA模型三大类。通常将自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）或自回归移动平均模型（ARMA）,称作ARIMA模型体系,是一个重要的预测工具,成为时间序列分析中许多基本思想的基础。针对时间序列数据分析中ARMA模型的识别、建立和估计问题,提出一种将SEM结构方程应用于ARMA模型参数估计的改进算法,以加快计算的收敛速度和提高模型参数估计的精确度。通过将时间序列数据的协方差式子进行变换,发现其结果满足结构方程对变量协方差的要求。结果表明,可以将SEM结构方程应用于ARMA模型来处理时间序列模型数据。 相似文献
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预测预报是时间序列分析的应用之一,人们根据大量的观测数据对系统进行分析,主要原因是为了能够预测小系统在未来的特性,以便对系统的特性进行处理。提出一种非平稳时间序列预测建模方法,通过实验结果表明,该模型在工程应用方面具有较高的预测精度。 相似文献
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裴丽鹊 《赤峰学院学报(自然科学版)》2008,(7)
时间序列模式有利于提高时间序列数据挖掘的效率和准确率.本文在时间序列分段线性表示法的基础上,提出了一种FKD时间序列模式表示.该模式具有简单直观、拟合误差小等特点.通过实验验证,FKD时间序列模式表示是有效的,有利于时间序列的异常挖掘. 相似文献
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使用HITON-PC算法分析某甲级医院2015年住院首案中记录的非胰岛素依赖型糖尿病及其它协同疾病之间是否存在因果性。HITON-PC算法是一种运用条件独立性检验处理高维数据的因果分析算法,将其应用于医学数据挖掘中,能高效得出变量之间的因果关系。非胰岛素依赖型糖尿病与冠状动脉粥样硬化、高血脂、高血压、高血压II期和高血压III期之间有着因果关系。通过因果关系分析,可以很好地从大量临床数据中发现疾病间的潜在因果性,为相关疾病的临床诊断提供辅助,具有很强的实用性。 相似文献
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本文主要讨论时滞供应链系统牛鞭效应的有限时间控制策略问题。首先,构建了时滞供应链库存网络系统状态转移模型。其次,运用有限时间稳定性理论,结合线性矩阵不等式方法,对供应链库存网络系统进行有限时间稳定性分析。再次,基于得到的稳定性结果,设计出使得时滞供应链库存网络系统有限时间稳定的控制策略。 相似文献
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事物的有效时间由于各种原因具有不确定性,如何表示和度量这种时态不确定性是时态数据库研究的重点。提出使用分段方式近似地存储概率分布函数,并在此存储结构上研究了时态序关系BeforeI操作,最终给出了高效的线性算法。 相似文献
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陈菲 《中山大学学报论丛》2005,25(6):229-232
自20世纪80年代初Granger提出协整思想以来，协整分析在经济和金融时间序列研究中得到了广泛的应用。它是处理非平稳时间序列长期均衡关系的行之有效的方法。该文是对协整的概念、检验、估计、应用及发展趋势的一个综述。 相似文献
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针对图像检索中多区域加权聚合算法局部特征提取过程较繁琐、耗时及内存占用高等问题,提出多区域深度特征加权聚合算法（MR-CroW）。该算法通过增大深度卷积神经网络（DCNN）最后一个卷积层池化窗口,调整预训练DCNN模型VGG16,得到全局特征提取器; 选择子区域作为检索对象响应区域,抑制非主要目标噪声;引入跨维度加权聚合算法（CroW）,将多个区域特征进行加权聚合,得到最终的特征向量。在Oxford5K和Paris6K数据集上的实验结果表明,MR-CroW平均准确率（mAP）高于其它几种算法,特征处理阶段时间低于其它几种算法。 相似文献