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关腾
作品数:
2
被引量:2
H指数:1
供职机构:
北京交通大学软件学院
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相关领域:
经济管理
自动化与计算机技术
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合作作者
许娜
北京交通大学理学院
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关腾
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许娜
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年份
2篇
2008
共
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相关度排序
被引量排序
时效排序
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
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