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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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本文在分析了各种产品销售量预测模型的基础上，提出了结合灰色理论优点，进一步改进了时间序列预测模型预测产品销售量的方法，剖析了预警系统模型的基本算法，并通过应用实例验证了模型的有效性。 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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R＆D项目中止决策的Fuzzy动态综合评判 总被引：14，自引：2，他引：14
企业在研究R＆D项目评价的关键是解决二个问题.一是项目在某时间点上的静态评价;二是项目在时间序列上的动态评价.本文引入Fuzzy理论及时间序列的动态评价方法,建立了R＆D项目中止决策的Fuzzy动态综合评判模型.另外还对时间序列的权重向量做了探讨.根据某企业的R＆D项目的调查,给出了一个案例. 相似文献
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小波网络在时间序列分析中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
本文把小波分析应用到对时间序列的分析中,利用小波具有时频局部性的优点,通过选择适当的小波基来显示时间序列的周期性和随机性,并由神经网络计算方法来确定时间序列的趋势函数及小波基的系数。通过对具有不同特点的实际例子进行分析,证明方法是可行的 相似文献
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鉴于传统方法对科研成果关键词研究存在较强主观影响和较少考虑时间因素等问题,提出基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法。该方法通过统计分析方法验证关键词出现顺序在一定程度上反映了关键词反映主题思想的重要性,将关键词的重要度转化为时间序列数据,分别从重要度的数值和趋势两个角度出发,使用动态时间弯曲方法度量关键词重要度时间序列数据之间的相似性,结合近邻传播方法对关键词时间序列数据之间的相似性矩阵进行聚类分析,实现科研成果的关键词分析研究。通过对某科研管理类重要期刊2008—2017年期间刊发的科研成果论文关键词研究发现：新方法不仅可以对科研成果中关键词的关注热度和趋势进行聚类划分,自适应地找到中心关键词作为相应类别的特征代表对象,还能为科研成果关键词的主题分析提供理论方法和决策支持。 相似文献
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关联分析法在周期外延预测中的应用程毛林（扬州大学税务学院会计系２２５００２）１引言对呈一定周期波动的时间序列进行分析有两个重要目的，一是提取时间序列的优势周期；二是建立拟合厅列的最佳数学模型，并用此模型预测，在长期预测中通常用筛选均生函数的方法建立预... 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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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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作为国际经济活动的两种重要形式,国际贸易和国际直接投资是国际经济学研究的两个重要领域。该文章在理论阐述基础上,着重于实证分析。文章采集了权威可靠的统计数据;同时对变量时间序列进行了严格的计量经济学检验,再通过检验的时间序列进行回归分析,进而用计量检验的回归模型分析经济现象。 相似文献
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本文介绍了常见的空气质量预报方法，如回归方法、时间序列模式、决策树法、最近邻居法、模式预报法及数值预报法，通过比较分析，认为回归方法是目前比较理想的空气质量预报方法。 相似文献
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【目的/意义】针对多组时间序列的海量数据集和以预测为目标的信息分析方法，提出了基于数据挖掘技术 的预测模型，在大数据环境下，提高了预测精度，以期在其他领域的信息分析和情报预测能有所借鉴。【方法/过程】 以集装箱海运价格预测为例，提出集装箱海运价格预测模型，设计自适应的网格搜索策略，高效准确地确定数据挖 掘算法中的超参数组合，提出基于时间序列留出法的评估方法，降低了集装箱运价这种多组时间序列数据集在数 据挖掘结果上的泛化误差，针对海量运价信息，对GBDT算法进行并行计算设计和预排序后的损失函数迭代计算 优化策略，提高了算法在大数据环境下的计算效率。【结果/结论】模型和算法运行结果仿真显示：对于传统的时间 序列问题，基于数据挖掘方法的预测模型取得了比传统时间序列方法更优的结果。 相似文献
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时间序列分析是一种重要的现代统计分析方法。利用MATLAB实现三种时间序列预测方法:移动平均法、指数平滑法和最小二乘法对两种有代表性的数据以图表进行相关的误差分析,详细比较三种方法的特点和适用范围。 相似文献
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作为国际经济活动的两种重要形式,国际贸易和国际直接投资是国际经济学研究的两个重要领域.该文章在理论阐述基础上,着重于实证分析.文章采集了权威可靠的统计数据;同时对变量时间序列进行了严格的计量经济学检验,再通过检验的时间序列进行回归分析,进而用计量检验的回归模型分析经济现象. 相似文献
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本文运用信息论原理对选择生成器序列进行分析，得到时钟控制序列与钟控输出序列互信息为零的结果，即从选择生成器输出序列中得不到控制序列的任何信息，此外，还得到钟控输入与输出序列互信息的一个下界，所得结论可以为钟控生成器的设计者和分析者提供理论参考． 相似文献