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时间序列中非平稳性和波动性的建模及预测 被引量:1
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作者 冯强 赵建光 +1 位作者 杨茸 牛保宁 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第5期1313-1321,共9页
时间序列预测的难点在于如何处理好非平稳性和波动性。在应对非平稳性时,现有深度学习模型在训练前采取平稳化输入序列的方法,存在消解非平稳性能力不强或信息损失的问题;在应对波动性时,通常采用带有单头注意力机制的LSTM模型,捕获全... 时间序列预测的难点在于如何处理好非平稳性和波动性。在应对非平稳性时,现有深度学习模型在训练前采取平稳化输入序列的方法,存在消解非平稳性能力不强或信息损失的问题;在应对波动性时,通常采用带有单头注意力机制的LSTM模型,捕获全局依赖能力弱,影响预测精度。针对上述问题,在处理非平稳性方面,提出遵循“提取-分解”原则的Prophet-CEEMDAN二次分解法,将原始序列分解为一组分量,该方法在确保趋势和周期特征完整的情况下,提高分量集合中平稳分量的占比,为预测模型提供更稳定的数据分布。在波动性方面,通过使用带有多头自注意力机制的长短期记忆(LSTM-MH-SA)神经网络模型,并行地堆叠注意力头用于捕获序列不同时间段的波动特征并联系起来,提高捕获全局波动信息的能力。结合Prophet-CEEMDAN和LSTM-MH-SA,提出能够同时处理时间序列非平稳性和高波动性的PCLMS模型。在多个股票数据集和合成数据集上的实验表明,对比基准模型、CNN-LSTM和Informer模型,PCLMS模型在各项评价指标的平均值最优,对波动率较高的数据集性能表现最好。 展开更多
关键词 时间序列预测 平稳 高波动 长短期记忆神经网络 多头自注意力
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非平稳时间序列多维隐状态的预测机制
2
作者 张潇 李德识 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期68-77,共10页
时间序列预测可广泛应用于工业生产、金融决策和灾害预警等领域。然而现有预测方法的研究对象大多是平稳时间序列,难以准确捕捉非平稳序列的演化特征。对于非平稳时间序列的预测方法也未能有效捕捉序列的多维特征,对序列动态感知不够完... 时间序列预测可广泛应用于工业生产、金融决策和灾害预警等领域。然而现有预测方法的研究对象大多是平稳时间序列,难以准确捕捉非平稳序列的演化特征。对于非平稳时间序列的预测方法也未能有效捕捉序列的多维特征,对序列动态感知不够完整,从而降低了预测的准确性。鉴于此,提出一种针对非平稳时间序列的预测机制。首先通过建模影响序列平稳性的季节性、局部趋势和长期趋势特征,提取非平稳时间序列的多维隐状态。然后结合前向后向算法与最大似然估计(MLE)计算最大转移概率,进而实现状态预测。由于该机制考虑了多种潜在非线性因素对非平稳序列的影响,且通过感知全局状态转移计算最大转移概率,从而提升了预测的准确性。最后通过方案级预测实例证实了所提机制的有效性。在9种不同领域的非平稳时间序列数据集上进行的消融实验结果验证了该机制各部分对于预测准确性的影响。对比实验结果表明,该机制的平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)相比于多数预测方法更小,在金融领域的数据集上Legates-McCabe指数接近于1,是一种兼具鲁棒性和准确性的方法。 展开更多
关键词 特征提取 状态转移链 时间序列预测 平稳时间序列 隐状态
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一种非线性非平稳时间序列预测建模方法 被引量:9
3
作者 林树宽 杨玫 +1 位作者 乔建忠 王国仁 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期325-328,共4页
提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向... 提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向量回归建立相应的平稳时间序列预测模型;最后,再一次利用支持向量回归对这些预测模型进行非线性组合,得到非线性、非平稳时间序列的预测模型.仿真实验和工程应用均表明,所提的预测建模方法与传统的基于支持向量回归的建模方法相比,具有较高的精度,说明该方法对于非线性、非平稳时间序列的预测是有效的. 展开更多
关键词 经验模式分解 支持向量回归 非线性平稳时间序列 本征模式分量 预测建模
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非线性时间序列建模的混合GARCH方法 被引量:9
4
作者 田铮 吴芳琴 王红军 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1867-1871,共5页
在文献[1]的基础上,首次提出混合广义自回归条件异方差(MixtureGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticModel简记MGARCH)模型;给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分条件;给出该模型参数... 在文献[1]的基础上,首次提出混合广义自回归条件异方差(MixtureGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticModel简记MGARCH)模型;给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分条件;给出该模型参数估计的EM算法;利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶;计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力,有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 混合广义自回归条件异方差模型 非线性时间序列 建模和预报 GARCH模型 平稳 EM算法 BIC准则
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基于ACF非线性趋势特征的时间序列聚类 被引量:1
5
作者 管河山 姜青山 +1 位作者 王声瑞 郑宇泉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期111-116,共6页
在时间序列挖掘工作中,比如聚类和分类,需要计算距离来衡量时间序列样本之间的相似性,有许多研究都致力于时间序列相似性度量的研究.充分利用非线性趋势特征来进行时间序列挖掘.首先计算时间序列的ACF,进而构造ACF的非线性趋势特征,利... 在时间序列挖掘工作中,比如聚类和分类,需要计算距离来衡量时间序列样本之间的相似性,有许多研究都致力于时间序列相似性度量的研究.充分利用非线性趋势特征来进行时间序列挖掘.首先计算时间序列的ACF,进而构造ACF的非线性趋势特征,利用该特征作为时间序列相似性度量来进行聚类,它给时间序列平稳性的判定提供了一种新的途径.列举了一个模拟数据和一个实际数据来进行实例验证,实验结果表明,ACF非线性趋势特征作为一种新的相似性度量,相对已有的一些相似性度量而言,ACF非线性趋势特征通常只需计算少量的若干特征值就能更合理地刻画时间序列的平稳性特征.借助K-means进行聚类实验. 展开更多
关键词 平稳时间序列 平稳时间序列 ACF非线性趋势特征 K-MEANS
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一种非线性自适应混沌时间序列预测方法 被引量:1
6
作者 卜云 文光俊 李宏伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期3158-3160,共3页
基函数线性叠加的混沌时间序列预测算法不具有动态特性和明确的物理意义。改进的策略使用与混沌序列的非高斯特性相联系的函数作为基函数,使其能解释为表征混沌序列的高阶统计特性。同时,在算法中引入非线性反馈环节,使其具有了动态特... 基函数线性叠加的混沌时间序列预测算法不具有动态特性和明确的物理意义。改进的策略使用与混沌序列的非高斯特性相联系的函数作为基函数,使其能解释为表征混沌序列的高阶统计特性。同时,在算法中引入非线性反馈环节,使其具有了动态特性。数值仿真表明,以之为基础的自适应预测算法在一步预测性能和长期预测能力方面都优于常用的线性预测方法和已有的自适应预测算法。 展开更多
关键词 混沌时间序列 自适应预测 高斯性 非线性反馈 负熵的近似
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基于非平稳时间序列分析的滑坡变形预测 被引量:24
7
作者 缪海波 殷坤龙 +1 位作者 柴波 李德营 《地质科技情报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期107-111,共5页
滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程。为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型。以... 滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程。为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型。以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,通过对变形预警区监测点位移实测时间序列的分析,取监测点ZG93和XD-04为代表,建立了时间序列预测模型,从第17个月开始向前做6步预测,分析预测曲线与实测曲线之间的关系,并计算预测误差,结果显示除个别数据点之外,预测误差均在±9%以内,曲线吻合较好,说明所建模型效果良好,从而为判断白水河滑坡未来的变形发展趋势提供了可靠的理论依据。 展开更多
关键词 滑坡 平稳时间序列 监测数据 变形预测
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时间序列非平稳检测方法的对比分析 被引量:12
8
作者 李庆雷 马楠 付遵涛 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期252-260,共9页
对比分析了检测时间序列是否平稳的两种方法:一种是基于简单的统计方法检测时间序列非平稳性的run-test(简称RT)方法(考虑了3种典型方法:均值RT、方差RT和标准差RT),另一种是利用动力非平稳检测的图示方法(space time-index,STI)。通过... 对比分析了检测时间序列是否平稳的两种方法:一种是基于简单的统计方法检测时间序列非平稳性的run-test(简称RT)方法(考虑了3种典型方法:均值RT、方差RT和标准差RT),另一种是利用动力非平稳检测的图示方法(space time-index,STI)。通过分析人工生成的已知平稳性的时间序列和实际湍流时间序列,对比了两种方法在时间序列非平稳检测上各自的优劣:RT方法简单、高效,但精确度低;STI方法精确度高,但复杂、低效。同时,分析了3种不同的RT方法对不同类型时间序列的平稳性检测能力,表明方差RT方法最适用于湍流时间序列非平稳性检测。 展开更多
关键词 时间序列 平稳检测 RT方法 STI方法
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基于非平稳时间序列处理的雷达信号融合 被引量:9
9
作者 王成 胡卫东 郁文贤 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第4期338-343,共6页
本文提出一种基于非平稳时间序列处理的雷达信号融合方法,该方法利用时间序列对非平稳的目标雷达散射回波信号在频域进行建模预测,然后利用去卷积与子空间分析技术对两个子带雷达信号进行处理,最后融合成一个等效的宽带信号。仿真试验表... 本文提出一种基于非平稳时间序列处理的雷达信号融合方法,该方法利用时间序列对非平稳的目标雷达散射回波信号在频域进行建模预测,然后利用去卷积与子空间分析技术对两个子带雷达信号进行处理,最后融合成一个等效的宽带信号。仿真试验表明,本文所提出的方法可以提高目标成像分辨率,有利于目标的检测与识别。 展开更多
关键词 平稳信号 时间序列 信号融合 时间序列处理 雷达信号 平稳 空间分析技术 成像分辨率 融合方法 回波信号
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滑坡时间预报的非平稳时间序列方法研究 被引量:33
10
作者 郝小员 郝小红 +1 位作者 熊红梅 张绍东 《工程地质学报》 CSCD 1999年第3期279-283,共5页
本文基于边坡变形破坏的特点,对位移观测数据进行统计分析,利用非平稳时间序列理论就位移观测值建立模型进而作出预报。通过实例验证,该理论方法在边坡变形破坏时间预报中是有效可行的。
关键词 边坡变形 平稳时间序列 时间预报 滑坡
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一种基于超统计理论的非平稳时间序列异常点检测方法研究 被引量:6
11
作者 杨越 胡汉平 +1 位作者 熊伟 丁帆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第6期93-95,117,共4页
从非平稳时间序列的分布函数及其参数入手,主要研究分布函数不变分布参数变化的这一类非平稳的时间序列异常点检测方法,提出了基于超统计的异常检测方法,并将其应用于非平稳网络流量时间序列。从网络流量的非平稳和突发性特点出发,特别... 从非平稳时间序列的分布函数及其参数入手,主要研究分布函数不变分布参数变化的这一类非平稳的时间序列异常点检测方法,提出了基于超统计的异常检测方法,并将其应用于非平稳网络流量时间序列。从网络流量的非平稳和突发性特点出发,特别考虑到由于攻击流量所引起的流量特性的变化,结合超统计理论,主要研究分布参量的变化。根据超统计的理论,先应建立分布统计模型,研究分布模型不同参数变化对分布的决定性作用,从而将异常网络流量的检测研究转化成对慢变量参数序列的检测研究。该检测方法大大降低了计算的复杂度。通过大量实验表明该方法具有良好的效果。 展开更多
关键词 时间序列 平稳 超统计 网络流量
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小波变换在非平稳水文时间序列分析中的初步应用 被引量:20
12
作者 郑泽权 谢平 蔡伟 《水电能源科学》 2001年第3期49-51,共3页
阐述了小波变换的原理和小波系数同信号奇异性之间的关系 ,以此为基础 ,检验非平稳水文时间序列的变异性态 ,识别突变与缓变发生的位置、类别 。
关键词 小波变换 平稳 水文时间序列 突变 缓变
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顾及序列非平稳性的InSAR形变序列噪声分离与精化 被引量:1
13
作者 侯景鑫 许兵 +4 位作者 韦佳 李志伟 朱焱 毛文祥 刘维正 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4077-4088,共12页
地表形变序列提取是多时相合成孔径雷达干涉测量技术(Multi-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar, MT-InSAR)的最主要目的之一.受到随机噪声误差的影响, MT-InSAR获取的形变时间序列需要进一步精化.由于形变类型多种多... 地表形变序列提取是多时相合成孔径雷达干涉测量技术(Multi-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar, MT-InSAR)的最主要目的之一.受到随机噪声误差的影响, MT-InSAR获取的形变时间序列需要进一步精化.由于形变类型多种多样, 传统序列滤波处理方法容易出现单一模型不适用、滤波窗口难以确定、提取效果难以评估等问题, 难以实现海量监测目标的形变序列批量处理.针对这些问题, 本文提出了一种顾及序列非平稳性的广域InSAR形变序列噪声分离与精化方法.新方法构建了大范围区域的形变拟合模型库, 随后通过综合考虑拟合优度和残差平稳性, 对序列进行两次拟合, 充分分离出形变序列中的趋势性变化信号, 实现序列由非平稳向平稳的转化.最后对残余序列进行大窗口滤波, 实现对残余形变信号的提取, 最终完成含噪序列中的形变时间序列信号高精度分离与精化.本文利用传统三角滤波方法和新方法对规则形变序列和不规则形变序列进行了形变分量滤波提取对比实验, 实验结果表明, 相较于传统方法, 新方法对规则形变序列的形变分量提取精度较传统方法提高了40.69%, 不规则形变序列中提高了27.54%, 同时, 新方法也表现出了较为准确的模型识别能力.另外, 论文对新方法在滤波窗口选择、抗噪能力以及优化效果评价等方面的优越性进行了深入的分析和讨论. 展开更多
关键词 形变时间序列 序列平稳 滤波 噪声分离 模型库
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多元非平稳时间序列分析的滑坡变形预测研究 被引量:4
14
作者 李飞翱 罗文强 +1 位作者 刘小珊 黄丽 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2014年第4期31-34,共4页
目前滑坡变形预测的时间序列模型为单变量模型,仅考虑时间-位移关系,未能考虑诱发因素对滑坡位移的影响,因此,建立多变量的时间序列模型十分必要。应用多元非平稳时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的误差修正模型(ECM),实现了滑坡诱... 目前滑坡变形预测的时间序列模型为单变量模型,仅考虑时间-位移关系,未能考虑诱发因素对滑坡位移的影响,因此,建立多变量的时间序列模型十分必要。应用多元非平稳时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的误差修正模型(ECM),实现了滑坡诱发因素和位移动态变化的综合分析。以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,取监测点ZG93为代表,建立了基于多元时间序列分析的误差修正预测模型,并计算预测误差,结果显示,除个别数据点之外,预测误差均在±2.3%以内。 展开更多
关键词 滑坡 多元平稳时间序列 ECM 变形预测
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基于小波变换和均生函数周期外推组合模式的非平稳时间序列分析与长期预测 被引量:7
15
作者 李晖 郭晨 金鸿章 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期283-288,共6页
提出了利用小波变换和均生函数周期外推组合模式进行时间序列长期预测的方法.基于小波多分辨率分析理论,非平稳时间序列被分解为多个相对简单的准周期信号,信号的趋势项、周期项和随机项被分离出来.然后采用均生函数周期外推预报模式对... 提出了利用小波变换和均生函数周期外推组合模式进行时间序列长期预测的方法.基于小波多分辨率分析理论,非平稳时间序列被分解为多个相对简单的准周期信号,信号的趋势项、周期项和随机项被分离出来.然后采用均生函数周期外推预报模式对这些准周期信号进行预报,此方法能有效的提高预报长度,并能获得较高的建模及预报精度.仿真采用两个典型实例进行验证,结果表明了方法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 小波变换 均生函数 周期外推 平稳时间序列 长期预测
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企业市场化、对外开放与中国经济增长——基于非平稳面板时间序列数据的经验分析 被引量:5
16
作者 汪锋 康继军 张宗益 《管理工程学报》 CSSCI 2008年第4期149-151,148,共4页
始于1978年的中国的经济体制改革极大地释放了中国的潜在生产力,促进了经济的持续快速增长。本文基于我国分省市面板数据(Panel Data),运用面板单位根和面板协整等非平稳面板时间序列数据分析方法对我国的经济体制改革在经济发展中的作... 始于1978年的中国的经济体制改革极大地释放了中国的潜在生产力,促进了经济的持续快速增长。本文基于我国分省市面板数据(Panel Data),运用面板单位根和面板协整等非平稳面板时间序列数据分析方法对我国的经济体制改革在经济发展中的作用进行了实证研究,研究发现中国的企业市场化和对外开放进程促进了经济增长,改革开放以来的经济体制改革通过提高生产效率在中国经济发展中扮演了及其重要的作用。 展开更多
关键词 经济增长 制度变迁 平稳面板时间序列
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一种基于分形时变维数的非平稳时间序列相似性匹配方法 被引量:5
17
作者 赵慧 侯建荣 施伯乐 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期227-231,共5页
 随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,序列相似性匹配的局部误差也就会增大.该文提出了序列分形时变维数的概念,给出了时...  随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,序列相似性匹配的局部误差也就会增大.该文提出了序列分形时变维数的概念,给出了时变Hurst指数的小波估计式和算法;提出了一种新的序列相似性判别标准.新方法在某一分辨级水平上进行曲线形状相似性查询和度量的同时也进行维数曲线的度量和匹配.用仿真算例对方法的有效性进行了验证. 展开更多
关键词 小波变换 分形时变维数 相似性标准 平稳时间序列 局部自相似性
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随机非平稳时间序列数据的相似性研究(英文) 被引量:4
18
作者 赵慧 侯建荣 施伯乐 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期633-640,共8页
传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,基于小波变换的匹配方法是通过某一分辨级的距离标准来度量相似性.但是,在未知非平稳时间序列分形维数的情况下,序列相似性匹配的局部误差就会增大,曲线形状... 传统相似性查询的维数约简方法导致时间序列的非线性和分形这些重要特征消失,基于小波变换的匹配方法是通过某一分辨级的距离标准来度量相似性.但是,在未知非平稳时间序列分形维数的情况下,序列相似性匹配的局部误差就会增大,曲线形状的相似性查询过程在一定程度上也因此受到影响.鉴于随机非平稳时间序列在时空动力学演化过程中呈现出非线性特征和分形特征,提出了序列分形时变维数的概念,原始分数布朗运动模型被加以改造成为一个具有局部自相似性的随机过程.给出了时变Hurst指数的估计式和算法,提出了一种新的序列相似性判别标准.在某一分辨级水平上进行曲线形状的相似性查询和度量,同时,对于局部相似性的局部维数曲线进行匹配.最后,用仿真算例对方法的有效性加以验证. 展开更多
关键词 平稳时间序列 相似性标准 局部自相似性 小波变换 分形时变维数
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非平稳时间序列的陀螺随机漂移数据处理方法 被引量:3
19
作者 谢聂 朱家海 胡炜涛 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2008年第1期14-17,共4页
以挠性陀螺的随机漂移为研究对象,采用非平稳时间序列分析法和基于小波分解的平稳时间序列分析法,建立相应的随机漂移模型。实验研究结果表明,论文采用的建模方法,具有建模精度高、符合陀螺随机漂移实际特性的特点。
关键词 陀螺 随机漂移 平稳时间序列 小波分解
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基于小波的非平稳时间序列预测方法研究 被引量:13
20
作者 黎志勇 李宁 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第10期38-43,共6页
基于小波分析技术,将原始非平稳时间序列分解为一层近似系数和多层细节系数,对其分别采用自回归滑动平均模型以及BP神经网络模型,对各层系数进行建模与预测;通过整合各层系数,得到原始时间序列的预测值。运用这种方法对因特网某节点网... 基于小波分析技术,将原始非平稳时间序列分解为一层近似系数和多层细节系数,对其分别采用自回归滑动平均模型以及BP神经网络模型,对各层系数进行建模与预测;通过整合各层系数,得到原始时间序列的预测值。运用这种方法对因特网某节点网络流量数据和某地区日最高气温数据进行预测的结果表明,建立在小波分解基础上的这两种方法都能够有效地应用于非平稳时间序列的预测;而小波-BP神经网络的预测方法无论是精度还是计算复杂度方面都要明显优于小波-ARMA方法。 展开更多
关键词 平稳时间序列 小波变换 自回归移动平均模型 BP神经网络
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