您的位置： 专家智库 > >

关腾

作品数：2 被引量：2H指数：1
供职机构：北京交通大学软件学院更多>>
相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇动力系统
  • 1篇业务量
  • 1篇英文
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时间序列
  • 1篇特征提取
  • 1篇自相
  • 1篇自相似
  • 1篇自相似性
  • 1篇力系
  • 1篇金融
  • 1篇金融时间
  • 1篇金融时间序列
  • 1篇估计方法
  • 1篇非线性
  • 1篇非线性动力
  • 1篇非线性动力系...
  • 1篇分形
  • 1篇长相关

机构

  • 2篇北京交通大学

作者

  • 2篇关腾
  • 1篇许娜

传媒

  • 1篇科学技术与工...
  • 1篇郑州大学学报...

年份

  • 2篇2008
共 2 条 记 录，以下是 1-2
全选 清除 导出
排序方式：
金融时间序列的多重分形分类被引量：2
2008年
金融时间序列中的多重分形性质经常与标度不规则性和自相似性相联系,经常用多重分形谱方法对金融时间序列进行分类.提出了谱的宽度和峰值的概念,用来区分不同样本的分布特征,用描述统计的方法来得到内在多重分形性的统计描述特征.研究中所用68个证券市场的日交易数据来自纽约股票交易所20 a的交易数据.结果表明,多重分形特征适用于对金融时间序列进行分类.
关腾许娜
关键词：特征提取金融时间序列分形非线性动力系统
长相关业务量平均排队延迟的神经网络估计方法(英文)
2008年
从学者研究自然结构和科学数据的自相似性和分形性质,如网络流量数据等中,引入了一种估计多源排队系统中平均排队延迟的新方法。应用神经网络建模方法对自相似业务量进行预测并测定到达率和丢包率,以适应自相似流量模式的排队系统。
关腾
关键词：自相似性神经网络
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0