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基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法
被引量：
18
1
作者
苏木亚
郭崇慧
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2011年第6期66-72,共7页
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻...
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。
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关键词
多元统计分析
单变量时间序列
主成分分析
聚类分析
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职称材料
单变量时间序列DLM的Gibbs Sampling方法
2
作者
石汝娟
刘福升
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2002年第1期39-41,共3页
应用Gibbssampler对线性动态模型进行贝叶斯推断 ,与以往不同 ,这种方法是在给定其它变量情况下 ,同时产生出所有的状态向量。本文主要对此方法的滤波过程进行了改进 ,使其更加简洁。
关键词
吉布斯抽样
卡尔曼滤波
马尔可夫链蒙特卡洛方法
单变量时间序列
递归滤波
贝叶斯推断
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职称材料
时间序列异常检测方法研究综述
被引量：
1
3
作者
谢丽霞
王嘉敏
+3 位作者
杨宏宇
胡泽
成翔
张良
《中国民航大学学报》
CAS
2024年第3期1-12,18,共13页
时间序列是按时间顺序排列的一组数据点或观测值,在金融学、气象学和股票市场分析等领域中被广泛应用。时间序列数据出现异常可能意味着出现潜在问题、异常事件或系统故障。为了便于未来在时间序列异常检测方法设计方面开展深入研究,本...
时间序列是按时间顺序排列的一组数据点或观测值,在金融学、气象学和股票市场分析等领域中被广泛应用。时间序列数据出现异常可能意味着出现潜在问题、异常事件或系统故障。为了便于未来在时间序列异常检测方法设计方面开展深入研究,本文首先介绍时间序列异常检测的相关概念;其次,展开分析国内外单变量和多变量时间序列异常检测方法;之后,介绍一些时间序列异常检测通用数据集并比较常见检测方法在这些数据集上的性能;最后,探讨未来时间序列异常检测方法设计的重点研究方向,以期对相关理论和应用研究提供参考。
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关键词
时间
序列
异常检测
单变量时间序列
多
变量
时间
序列
通用数据集
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职称材料
题名
基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法
被引量：
18
1
作者
苏木亚
郭崇慧
机构
大连理工大学系统工程研究所
出处
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2011年第6期66-72,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(10571018
70871015)
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2008AA04Z107)
文摘
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。
关键词
多元统计分析
单变量时间序列
主成分分析
聚类分析
Keywords
univariate time series
principal component analysis
cluster analysis
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
单变量时间序列DLM的Gibbs Sampling方法
2
作者
石汝娟
刘福升
机构
山东科技大学信息科学与工程学院
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2002年第1期39-41,共3页
文摘
应用Gibbssampler对线性动态模型进行贝叶斯推断 ,与以往不同 ,这种方法是在给定其它变量情况下 ,同时产生出所有的状态向量。本文主要对此方法的滤波过程进行了改进 ,使其更加简洁。
关键词
吉布斯抽样
卡尔曼滤波
马尔可夫链蒙特卡洛方法
单变量时间序列
递归滤波
贝叶斯推断
Keywords
Gibbs sampling
Kalman fitering
Markov Chain Monte Carlo Method
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
时间序列异常检测方法研究综述
被引量：
1
3
作者
谢丽霞
王嘉敏
杨宏宇
胡泽
成翔
张良
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航大学安全科学与工程学院
中国民航大学信息安全测评中心
扬州大学信息工程学院
亚利桑那大学信息学院
出处
《中国民航大学学报》
CAS
2024年第3期1-12,18,共13页
基金
国家自然科学基金项目(62201576,U1833107)
中央高校基本科研业务费专项(3122022050)
+1 种基金
中国民航大学信息安全测评中心开放基金项目(ISECCA-202202)
江苏省基础研究计划自然科学基金青年基金项目(BK20230558)。
文摘
时间序列是按时间顺序排列的一组数据点或观测值,在金融学、气象学和股票市场分析等领域中被广泛应用。时间序列数据出现异常可能意味着出现潜在问题、异常事件或系统故障。为了便于未来在时间序列异常检测方法设计方面开展深入研究,本文首先介绍时间序列异常检测的相关概念;其次,展开分析国内外单变量和多变量时间序列异常检测方法;之后,介绍一些时间序列异常检测通用数据集并比较常见检测方法在这些数据集上的性能;最后,探讨未来时间序列异常检测方法设计的重点研究方向,以期对相关理论和应用研究提供参考。
关键词
时间
序列
异常检测
单变量时间序列
多
变量
时间
序列
通用数据集
Keywords
time series
anomaly detection
univariate time series
multivariate time series
general dataset
分类号
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法
苏木亚
郭崇慧
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2011
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
单变量时间序列DLM的Gibbs Sampling方法
石汝娟
刘福升
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2002
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
时间序列异常检测方法研究综述
谢丽霞
王嘉敏
杨宏宇
胡泽
成翔
张良
《中国民航大学学报》
CAS
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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