原文服务方: 太原理工大学学报       
摘要:
针对目前常用的特征量有关联维数和近似熵这两个指标在应用中存在不足,提出了一种新的替代数据法对时间序列中的非线性特性进行检测.替代数据法由零假设和检验特征量两部分组成.笔者提出将模糊熵作为特征量引入到替代数据法中检测时间序列的非线性特征,并在Logistic方程产生的非线性时间序列,以及线性AR模型产生的线性时间序列上进行了验证.研究结果表明,对于不同长度的时间序列,基于模糊熵的替代数据法是一种稳定、有效的非线性检测方法.
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文献信息
篇名 基于模糊熵的时间序列非线性检测方法
来源期刊 太原理工大学学报 学科
关键词 替代数据 模糊熵 时间序列 非线性检测
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 信息与计算机工程
研究方向 页码范围 369-371,407
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈俊杰 太原理工大学计算机科学与技术学院 220 1728 20.0 30.0
2 相洁 太原理工大学计算机科学与技术学院 34 182 9.0 12.0
3 曹锐 太原理工大学计算机科学与技术学院 24 100 5.0 9.0
4 李聪改 太原理工大学计算机科学与技术学院 4 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
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替代数据
模糊熵
时间序列
非线性检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
太原理工大学学报
双月刊
1007-9432
14-1220/N
大16开
太原市迎泽西大街79号3337信箱
1957-01-01
汉语
出版文献量(篇)
4103
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28999
论文1v1指导