摘要
引入分形原理分析时间序列问题.运用数组存储代替重复计算的方式改进饱和关联维数法,当时间序列样本数据为100时,改进饱和关联维数法的运行时间比改进前缩短了61倍,程序的运算步骤有效简化,且计算出的关联维为1.415 6,证明该时间序列具有分形特征.用变标度极差分析法求时间序列的Hurst指数,结果为0.907 4,说明该序列具有持续效应.用累加和变换法建立短时间序列的分形预测模型,建立的模型预测后一期数据的残差最大绝对值都小于1 mm.实验结果表明:使用分形原理可有效描述时间序列的有关特征,且分形预测模型为短时间序列的预测问题提供了一种新方法.
The fractal theory is introduced to analyze time series problem. Saturation correlation di- mension is improved by the method of storing the data into an array, instead of calculating repeated- ly. Specifically, when the sample data of time series is 100, the running time of the new algorithm
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第A02期334-337,共4页
Journal of Southeast University：Natural Science Edition
关键词
分形原理
时间序列
饱和关联维数法
变标度极差分析
累加和变换
fractal theory
time series
saturation correlation dimension
rescaled-range analysis
accumulative transform
作者简介
邱华旭（1988一），男，硕士生；黄张裕（联系人），男，博士，副教授，nj—hzy@hhu．edu．cn．
