中央高校基本科研业务费专项资金(DUT11SX04)
- 作品数：4 被引量：133H指数：4
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- 相关机构：大连理工大学龙岩学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理更多>>
- 基于分段聚合时间弯曲距离的时间序列挖掘被引量：11
- 2011年
- 针对时间序列的相似性度量问题,提出基于分段聚合时间弯曲距离的时间序列挖掘方法。首先运用经典分段聚合近似方法来对时间序列进行数据变换,实现时间序列的特征提取和数据降维,然后利用动态时间弯曲距离进行距离计算,最后将其应用于时间序列聚类和分类的数值实验中。新方法不仅过程简单、易于实现,而且实验结果表明其平均分类错误率与传统分段时间弯曲相比,几乎降低了50%。同时,新方法在运行时间和聚类挖掘结果上都具有一定的优势。
- 李海林郭崇慧杨丽彬
- 关键词：时间序列动态时间弯曲数据降维
- 基于独立成分分析的时间序列谱聚类方法被引量：17
- 2011年
- 为了对时间序列数据进行聚类分析,提出了一种基于独立成分分析的时间序列多路归一化割谱聚类方法,并给出了利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取和降维的理论解释.该方法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用多路归一化割谱聚类方法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法.为了验证该方法的可行性和有效性,将其应用于仿真时间序列数据和实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果.
- 郭崇慧苏木亚
- 关键词：时间序列数据挖掘谱聚类
- 基于ICA模型的国际股指期货及股票市场对我国股市波动溢出研究被引量：16
- 2011年
- 将独立成分分析(ICA)方法引入金融衍生品市场与基础市场之间的波动溢出研究,克服了传统方法解决高维金融时间序列波动问题时的障碍。通过与VECH、BEKK和DCC等传统多元GARCH模型的对比分析,本文所建立的ICA-EGARCH-M模型在解决高维问题时体现出一定的优势。在实证研究中,应用该模型考察了美国、英国、日本和中国香港的股指期货市场及其股票市场对我国股票市场的共同波动溢出。结果表明ICA-EGARCH-M模型不仅验证了波动溢出效应的存在,而且反映出了波动溢出的主要来源,能够较好地解决高维金融时间序列数据的波动溢出问题。
- 柴尚蕾郭崇慧苏木亚
- 关键词：金融市场股指期货GARCH模型
- 正态云模型相似度计算方法被引量：91
- 2011年
- 本文提出了两种正态云模型相似度计算方法,分别通过正态云模型的期望曲线和最大边界曲线来描述正态云模型的总体特征,实现以期望曲线相似程度或最大边界曲线的相似程度对正态云模型相似度的定量表示.它们在一定程度上克服了传统基于特征向量和随机选取云滴的相似度计算带来云模型期望数字特征过于显著、时间复杂度过高和结果不稳定等方面的不足.实验结果表明,本文算法能够更为客观地对正态云模型进行相似度计算,在协同过滤推荐以及时间序列分类中得到了应用并提高了算法的效率.
- 李海林郭崇慧邱望仁
- 关键词：云模型
