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《科技通报》2017,(2)
由于归一化植被指数(NDVI)时间序列数据含有大量的噪声,对其应用带来诸多不便。为了提高NDVI数据质量,本文采用线性内插的扩展卡尔曼滤波(EKF)法对广州市森林地区的NDVI时间序列数据进行了重构,并与EKF和中值滤波方法进行比较。利用部分样点的实测数据与重构后的NDVI值进行比较,得到基于线性内插的EKF、EKF和中值滤波三种方法的相对误差分别在-1.91%~0.93%,-3.86%~5.85%和-0.28%~16.30%之间。结果表明:基于线性内插的EKF算法的时间序列重构方法重构后的NDVI时间序列能够更好的逼近高质量的数据,拟合原始曲线的波峰,在提升曲线的整体效果的同时,降低原始数据的均值偏差和数据的离散程度,对低值噪声的抑制能力更好。通过该重构方法重构后的较高质量的NDVI时间序列数据为森林监测、生态保护以及建设提供了良好的基础。 相似文献
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根据上证00001股股票的日线数据,建立多元线性回归和时间序列的预测模型,在对未来数据未知的情况下,利用R语言分析软件预测得出多元线性回归模型和时间序列模型中的回归参数,并评估模型精度。计算结果显示,模型的拟合精度较高,可以较好地拟合该股票数据。 相似文献
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外国游客数量受多种因素的影响,其变化过程是一个动态、非线性的过程。本文采用线性时间序列分析方法,对福建省外国游客数量序列进行研究分析,结果显示：该方法能很好地分析该序列,时间序列模拟分析法可以为地区的旅游业发展和相关政策法规的制定提供科学的参考。 相似文献
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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分量,将小波系数序列处理为方差平稳的平稳序列,并应用于样本数据异常点的识别和修正,使模型的预测精度得到提升。实例验证该方法是有效的。 相似文献
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神经网络和传统线性模型结合为处理混沌时间序列提供了新的途径。将Elman神经网络和单整自回归移动平均模型结合起来,同时分析我国进出口贸易量时间序列中的线性和非线性两部分,得到更准确的预测精度。实证表明,复合模型吸收两类方法的优点,较单一模型能够更有效地预测我国进出口数据。 相似文献
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金融时间序列的混沌识别 总被引：1，自引：0，他引：1
将非线性和混沌的理论和方法应用在金融时间序列的研究中，识别金融时间序列是否为混沌时间序列是研究者面临的一个首要的问题，各个学科领域根据所研究的具体对象发展出了不同的算法，这些算法对金融hen序列的研究有借鉴作用。然而，金融时间序列的小数据量与混合噪声的特征使得混沌识别更加困难．目前广为应用的金融时间序列的混沌识别方法是Gencay-Dechert法，替代数据法等，这些算法仍然处于发展完善中。 相似文献
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DNA序列分析法在金融数据时间序列中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
通过线性分段将连续性的金融时间序列转化为离散性的字符序列,并基于DNA序列分析法,讨论了此类字符序列的标度特性,以及在金融数据时间序列预测中的可能应用 相似文献
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时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作。寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义。目前从事这方面的研究除了少许理论论述外,几乎都采用一种固定的方法,即提出具体要求并提供实验数据。然而,大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同。为了提供一个比较全面的实验验证,用1NN分类算法进行了大量的时间序列交叉验证实验,重新评估了其中的弹性度量,并使用不同应用领域的28个时间序列数据集进行比较,结果表明,该方法具有更高的准确性。 相似文献
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在航空相机对地图像采集中,由于卫星平台运动会产生恶化像质的像移,像移是影响遥感图像质量的重要因素,通过对图像的共轭像点进行像移陡度拟合,定量分析了像移与图像参数之间的相关性,提高航空对地观测图像的采集质量。提出一种基于二阶矩梯度方向拟合的航空相机对地观测图像的共轭像点像移陡度拟合方法,实现对遥感图像的像移偏差纠正。设计二阶矩梯度方向拟合算法,实现共轭像点像移陡度拟合算法的改进,纠正了航空相机对地观测图像的像移偏离。仿真结果表明,该算法能定量地分析像移和图像参数之间的相关性,实现共轭像点的像移陡度拟合,能有效剔除边缘信号能量,提高对地观测图像的陡度辐射精度,优化航空相机对地观测图像的采集质量和处理性能。 相似文献
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针对传统趋势分析方法的不足之处,以及序列段内部趋势信息缺失的问题,本文提出一种改进的基于趋势距离的时间序列符号聚合近似表示方法。具体主要基于序列段起点值与终点值,利用趋势距离对不同趋势的差异性进行量化分析。通过趋势和均值信息对低维序列共同描述,与此同时,又提出了新的距离度量法,从理论角度充分证明,时间序列距离度量方法基于趋势距离时,不但可满足下界需求,并且与原方法相比,其下界紧凑性更好。比较分析结果证明,与原符号近似表示法相比,本文提出的基于趋势距离的时间序列符号近似表示法更有优势。 相似文献
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提出用遗传算法优化径向基函数(RBF)神经网络,使其更接近非线性映射和更快的学习收敛速度.然后用改进后的RBF神经网络预测混沌时间序列.实验结果表明,基于RBF网络的混沌时间序列具有很强的拟合能力、误差小、取得更好的效果. 相似文献
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基于时间序列的个性化信息协同过滤技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
以个性化推荐服务为基础,讨论了协同过滤技术在推荐服务中的运用,提出了基于时间序列的协同推荐算法,并结合权威用户、主题聚类等因素,使这种算法更接近人们个性化信息获取和学习知识的自然过程。 相似文献
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一、引言城市日总用水量预报,是城市供水系统最优控制或称最优经济调度的重要一环。预报的准确性关系到整个供水系统的运行是否安全、经济。本文提出采用时间序列未来特性的方法作城市日总用水量的预报。这一方法是由一个能反映序列已有数据资料的线性随机模型给出预报模型。在数据记录内,可以计算序列的预报值,作为检验提出的预报模型的一种手段。 相似文献