一种基于非负矩阵分解的股票市场中的异常检测方法与流程

文档序号:11178236阅读:来源:国知局

技术特征:

技术总结
一种基于非负矩阵分解的股票市场中的异常检测方法,包括,建立股指数据矩阵,利用NMF对股指数据矩阵进行分解,得到代表股指特征基的基矩阵U和代表低维的权重系数的系数矩阵V;对股票时间序列Xn×m进行非负矩阵分解得到基矩阵Un×r和系数矩阵Vr×m,对权系数向量Vi实施小波变换,得到多层级的不同粒度的波形;对波形的波动幅度进行检测,从波形幅度中判断异常情况,在确定了序列异常位置后,进行实证分析:从对权系数向量Vi进行小波变换后的序列中找出检测到的异常波动相对于序列的位置,然后在原始矩阵数据中对应的位置标记出异常事件的时间点,并考察该时间点股市指数的变换情况,从而判断检测的准确性。

技术研发人员:陈善雄;浦汛;彭喜化;周骏
受保护的技术使用者:西南大学
技术研发日:2017.07.19
技术公布日:2017.10.03
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