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基于极大重叠离散小波变换的金融高频数据波动率估计被引量：2: 1; 作者秦喜文刘文博 +2 位作者董小刚王纯杰李纯净《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1222-1226,共5页; 利用极大重叠离散小波变换方法对资产收益的积分波动率进行估计.针对沪深300指数选取不同小波函数估计积分波动率,计算相对误差统计量.结果表明,不同小波函数对积分波动率估计不存在显著差异,但随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高.对... 展开更多; 关键词高频数据极大重叠离散小波变换波动率估计小波方差; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于极大重叠小波系数方差分析的混沌时间序列去噪方法研究被引量：1: 2; 作者孙海高会旺高惠瑛《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期105-113,共9页; 自然界中观测到的混沌现象一般都混有噪声,存在的噪声会使得对混沌时间序列的预测产生较大的误差。小波阈值去噪具有多分辨率分析的特点,计算量较小,同时去噪效果较好,但传统的消噪方法存在重信号而轻噪声特征的情况,噪声水平的估计也... 展开更多; 关键词极大重叠离散小波方差分解阈值去噪混沌信号值噪比均方根误差径流量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测被引量：1: 3; 作者单锐代海波刘文《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期94-97,120,共5页; 引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测... 展开更多; 关键词 BP神经网络模型极大重叠离散小波变换小波神经网络邮电业务总量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进图神经网络的含源配电网故障诊断方法及效果: 4; 作者胡登宇王宝华刘晋宏《科学技术与工程》北大核心 2025年第21期8936-8944,共9页; 分布式电源大量接入,导致含源配网故障弱特征化以及故障时刻产生大量谐波信号,传统故障诊断方法应用效果不佳。提出一种基于改进图神经网络的含源配网故障诊断方法。首先,利用小波变换提取故障前后电流电压细节系数;其次,通过加权投影... 展开更多; 关键词故障诊断极大重叠离散小波变换灰色关联度加权灰色关联投影法图神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于先验知识的移动通信话务量预测被引量：13: 5; 作者彭宇雷苗 +3 位作者郭嘉彭喜元于江陈强《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期190-194,共5页; 本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解... 展开更多; 关键词移动通信话务量预测极大重叠离散小波变换先验知识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于copula-SV模型的股市相关性的多分辨分析被引量：2: 6; 作者王相宁郑晓智《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1004-1011,共8页; 使用极大重叠离散小波变换将上证指数和深成指数的日数据分解在了4个尺度上,分别采用SV-t模型拟合边缘分布,并建立copula函数来拟合两市在不同尺度上的收益率,并分析其尾部相关性.结果表明沪深两市时间序列在同尺度下的相关性远远大于... 展开更多; 关键词 SV-t模型极大重叠离散小波变换 COPULA函数相关性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于并行隐马尔科夫模型的电能质量扰动事件分类被引量：18: 7; 作者谢善益肖斐 +1 位作者艾芊周刚《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期80-86,共7页; 为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实... 展开更多; 关键词电能质量极大重叠离散小波变换并行隐马尔科夫模型分类识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MODWT在金融数据预测的应用被引量：3: 8; 作者廖丽芳蔡如华《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第4期1346-1350,共5页; 为了准确的把握股价的趋势走向,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)时间序列分析的股价预测方法 (M-ARMA)。该方法是对股价时间序列利用mallat算法对其进行极大重叠离散小波变换,使得整个序列分解成不同频率的序列,同时利用小... 展开更多; 关键词极大重叠离散小波变换时间序列分析 ARMA模型预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MODWT的多分辨系统风险分析: 9; 作者廖丽芳蔡如华《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第13期34-36,共3页; 文章利用小波分析具有良好的多分辨特性,对其股票收益率进行极大重叠离散小波变换,使得收益率按不同频率分解,然后对不同时间尺度上的收益率估计CAPM模型的Beta系数。实验结果表明,在不同的尺度下,Beta系数有较大的差异,即系统风险值Bet... 展开更多; 关键词 CAPM 极大重叠离散小波变换 BETA系数多分辨分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于极大重叠离散小波变换的金融高频数据波动率估计被引量：2: 1; 作者秦喜文刘文博董小刚王纯杰李纯净; 机构长春工业大学基础科学学院吉林大学数学学院吉林建筑大学基础科学部; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1222-1226,共5页; 基金国家自然科学基金(批准号:11301036 11226335 11071026); 文摘利用极大重叠离散小波变换方法对资产收益的积分波动率进行估计.针对沪深300指数选取不同小波函数估计积分波动率,计算相对误差统计量.结果表明,不同小波函数对积分波动率估计不存在显著差异,但随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高.对尺度及其相应尺度下的波动率进行对数变换可见,二者之间存在显著的线性关系,随着尺度的增加,波动率逐渐变小.; 关键词高频数据极大重叠离散小波变换波动率估计小波方差; Keywords high frequency data maximum overlap discrete wavelet volatility estimation wavelet variance; 分类号 O29 [理学—应用数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于极大重叠小波系数方差分析的混沌时间序列去噪方法研究被引量：1: 2; 作者孙海高会旺高惠瑛; 机构中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室中国海洋大学工程学院; 出处《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期105-113,共9页; 基金青岛市博士后应用研究项目中央高校基本业务研究经费~~; 文摘自然界中观测到的混沌现象一般都混有噪声,存在的噪声会使得对混沌时间序列的预测产生较大的误差。小波阈值去噪具有多分辨率分析的特点,计算量较小,同时去噪效果较好,但传统的消噪方法存在重信号而轻噪声特征的情况,噪声水平的估计也常常以第1层小波系数的中值变差为依据,同时阈值的选取又与噪声水平和信号长度相关。如果能准确估算混沌信号的水平,并确定各层小波分解系数上的噪声方差,便可提高去噪效果。因此,构建了近似仿真Lorenz混沌含噪信号,并通过极大重叠离散小波对信号进行了分解,分析噪声方差在各层小波系数上的分布规律,并由此确定小波系数各层不同的阈值系数。通过该方法可以得到相对较优的结果。算例结果表明,采用所提方法可以减少预测产生的误差,验证了该方法的有效性。; 关键词极大重叠离散小波方差分解阈值去噪混沌信号值噪比均方根误差径流量; Keywords maximum overlap discrete wavelet variance decomposition threshold denoising chaotic signal signal; 分类号 TU4 [建筑科学—土工工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测被引量：1: 3; 作者单锐代海波刘文; 机构燕山大学理学院; 出处《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期94-97,120,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(51175448) 河北省教育厅科学研究计划项目(2009159); 文摘引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测试结果表明:本文方法可实现多步预测,且对邮电业务总量的预测精度比单纯的用小波神经网络模型或BP神经网络模型高.; 关键词 BP神经网络模型极大重叠离散小波变换小波神经网络邮电业务总量; Keywords BP neural network model maximal overlap discrete wavelet transform wavelet neural network business total of posts and telecommunications; 分类号 F606 [经济管理—产业经济] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进图神经网络的含源配电网故障诊断方法及效果: 4; 作者胡登宇王宝华刘晋宏; 机构南京理工大学自动化学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2025年第21期8936-8944,共9页; 基金江苏省自然科学基金(BK20230934)。; 文摘分布式电源大量接入,导致含源配网故障弱特征化以及故障时刻产生大量谐波信号,传统故障诊断方法应用效果不佳。提出一种基于改进图神经网络的含源配网故障诊断方法。首先,利用小波变换提取故障前后电流电压细节系数;其次,通过加权投影关联分析法计算各电气量之间的关联度;再次,选择关联度较高的电气量作为输入搭建基于图神经网络的含源配网故障诊断模型;最后,在MATLAB/Simulink中搭建了不同电压等级的含源配网故障仿真模型。结果表明,该故障诊断方法能有效强化故障信号并在不同电压等级的含源配网下对故障准确定位与分类,在数据缺失与噪声环境下也能保持良好的诊断性能,具有良好的鲁棒性与泛化性。; 关键词故障诊断极大重叠离散小波变换灰色关联度加权灰色关联投影法图神经网络; Keywords fault diagnosis in distribution networks maximal overlap discrete wavelet transform grey correlation degree weighted gray relational projection method graph neural network; 分类号 TM727 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于先验知识的移动通信话务量预测被引量：13: 5; 作者彭宇雷苗郭嘉彭喜元于江陈强; 机构哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所中国移动黑龙江有限公司; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期190-194,共5页; 基金教育部高等学校博士学科点专项科研基金(No.20092302110013) 中国移动通信集团黑龙江有限公司科技发展项目(No.[2008]1891); 文摘本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解.分解后仍以傅里叶谱先验知识为参考,合并相关子层形成趋势项和周期项两部分,并采用季节性求和自回归滑动平均(ARIMA)模型对二者分别建模和预测.采用真实数据测试的结果表明:本文方法可实现多步预测,且预测精度优于单纯的季节性ARIMA模型.; 关键词移动通信话务量预测极大重叠离散小波变换先验知识; Keywords mobile communication traffic forecasting maximal overlap discrete wavelet transform prior knowledge; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于copula-SV模型的股市相关性的多分辨分析被引量：2: 6; 作者王相宁郑晓智; 机构中国科学技术大学管理学院统计与金融系; 出处《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1004-1011,共8页; 文摘使用极大重叠离散小波变换将上证指数和深成指数的日数据分解在了4个尺度上,分别采用SV-t模型拟合边缘分布,并建立copula函数来拟合两市在不同尺度上的收益率,并分析其尾部相关性.结果表明沪深两市时间序列在同尺度下的相关性远远大于不同尺度下的相关性,且在同一置信水平下,各尺度的下尾相关性要大于上尾相关性,随着交易周期的增加,不论是下尾还是上尾的相关性都明显增强.; 关键词 SV-t模型极大重叠离散小波变换 COPULA函数相关性; Keywords SV-t model MODWT copula function correlation; 分类号 F830.91 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于并行隐马尔科夫模型的电能质量扰动事件分类被引量：18: 7; 作者谢善益肖斐艾芊周刚; 机构广东电网有限责任公司电力科学研究院上海交通大学电气工程系; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期80-86,共7页; 基金广东电网公司科技项目资助(GDKJXM20162540) 国家863计划课题项目资助(2015AA050404)~~; 文摘为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实用的电能质量扰动检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取扰动时段的起止时刻。接着提取扰动时段的电压谐波成分并组成特征向量。然后用PHMM分类器对扰动信号进行分类识别。PHMM方法克服了人工神经网络方法收敛性较差、训练时间较长的缺陷,使分类器性能大大提升。通过应用于现场实测扰动数据表明,所提出的方法适用于多种类型的电能质量扰动检测,分类正确率高,训练速度快,具有良好的应用价值。; 关键词电能质量极大重叠离散小波变换并行隐马尔科夫模型分类识别; Keywords power quality maximum overlapping discrete wavelet transform parallel hidden Markov model classification and identification; 分类号 TM711 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MODWT在金融数据预测的应用被引量：3: 8; 作者廖丽芳蔡如华; 机构桂林电子科技大学数学与计算科学学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第4期1346-1350,共5页; 基金国家自然科学基金项目(11161014); 文摘为了准确的把握股价的趋势走向,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)时间序列分析的股价预测方法 (M-ARMA)。该方法是对股价时间序列利用mallat算法对其进行极大重叠离散小波变换,使得整个序列分解成不同频率的序列,同时利用小波分析在时域和频域上都具有良好的局部化性质,多尺度分析功能,结合ARMA模型的预测方法,以较为准确地根据历史数据预测其将来短期的走势。实验表明,MODWT时间序列分析方法比传统的时间序列分析方法预测的精度更高。; 关键词极大重叠离散小波变换时间序列分析 ARMA模型预测; Keywords MODWT time series analysis ARMA model prediction; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MODWT的多分辨系统风险分析: 9; 作者廖丽芳蔡如华; 机构桂林电子科技大学数学与计算科学学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第13期34-36,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(11161014); 文摘文章利用小波分析具有良好的多分辨特性,对其股票收益率进行极大重叠离散小波变换,使得收益率按不同频率分解,然后对不同时间尺度上的收益率估计CAPM模型的Beta系数。实验结果表明,在不同的尺度下,Beta系数有较大的差异,即系统风险值Beta具有多分辨性,投资者可以根据不同Beta值选择不同的投资时间,使得风险分散化。; 关键词 CAPM 极大重叠离散小波变换 BETA系数多分辨分析; 分类号 O211.61 [理学—概率论与数理统计] F224.0 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于极大重叠离散小波变换的金融高频数据波动率估计	秦喜文刘文博董小刚王纯杰李纯净	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于极大重叠小波系数方差分析的混沌时间序列去噪方法研究	孙海高会旺高惠瑛	《自然灾害学报》 CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测	单锐代海波刘文	《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心	2013	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进图神经网络的含源配电网故障诊断方法及效果	胡登宇王宝华刘晋宏	《科学技术与工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于先验知识的移动通信话务量预测	彭宇雷苗郭嘉彭喜元于江陈强	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	13	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于copula-SV模型的股市相关性的多分辨分析	王相宁郑晓智	《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于并行隐马尔科夫模型的电能质量扰动事件分类	谢善益肖斐艾芊周刚	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2019	18	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于MODWT在金融数据预测的应用	廖丽芳蔡如华	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2013	3	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于MODWT的多分辨系统风险分析	廖丽芳蔡如华	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料