1)multivariate time series多元时间序列
1.Aiming at the problem of multivariate time series similarity search,this paper presents the definition of parameter importance degree and puts forward a candidate sets obtaining method based on it.针对多元时间序列的相似性查询问题,给出参数重要度的定义,提出一种基于参数重要度的候选集查询方法。
2.At last,the overall similarity of the multivariate time series is obtained by synthesizing the single similarity of each series based on the BORDA counting method.本文针对水文时间序列的特点和当前多元时间序列相似性分析研究的不足,提出了一种新的基于BORDA数的多元水文时间序列相似性度量计算方法。
3.Common methods for matching multivariate time series such as the Euclid method and PCA method have difficulties in taking advantage of the global shape of time series.多元时间序列模式匹配的常用方法难以刻画序列的全局形状特征,比如,Euclid方法的鲁棒性不够强;而PCA方法不适合处理小规模多元时间序列。
英文短句/例句
1.Similarity Query in Multivariate Time Series Based on Parameter Importance Degree基于参数重要度的多元时间序列相似性查询
2.Efficient Matching of Multivariate Time Series By Wavelets基于小波变换的多元时间序列相似性研究
3.Pattern Matching Method Based on Point Distribution for Multivariate Time Series基于点分布特征的多元时间序列模式匹配方法
4.Prediction of multivariate time series based on reservoir principal component analysis基于储备池主成分分析的多元时间序列预测研究
5.The Study on the Multivariate Volatility Time Series Model Based on Copula;基于Copula理论的多元波动时间序列模型的研究
6.Research on Variable Selection and Prediction Algorithm for Multivariate Chaotic Time Series;多元混沌时间序列的变量选择及预测方法研究
7.Research on Analysis of Correlation and Prediction Modeling for Multivariate Chaotic Time Series;多元混沌时间序列相关性分析及预测方法研究
8.Research on Modeling of Multivariate Nonlinear Nonstationary Time Series;多元非线性非平稳时间序列的建模方法研究
9.BORDA counting method based similarity analysis of multivariate hydrological time series基于BORDA计数法的多元水文时间序列相似性分析
10.Aperiodicity in the Elementary Cellular Automaton;初等元胞自动机时间序列的非周期性
11.Application of Multivariate Time Series in Reconstrusting Phase Space;多维时间序列在相空间重构中的应用
12.A new model for mining multiple time series based on temporal logic基于时态逻辑的多时间序列挖掘模型
13.Research on Multipartite Graph Oriented Time Series Analysis Methods;面向多部图的时间序列分析方法研究
14.Multifractal Hurst Analysis of Stock Price Index Time Series;股指时间序列的多重分形Hurst分析
15.A Study on Preprocessing and Clustering of Multivariate Time Series多变量时间序列的预处理和聚类研究
16.Multiple Time Scale Analysis of Precipitation in Farm 852 over 51 Years852农场51a降水序列多时间尺度分析
17.The Determination of the Type of Multifractality of the Financial Time Series金融时间序列的多重分形类型的确定
18.The Invertibility of the Polynomial of Back-operator for Time Series Models时间序列模型Back算子多项式的可逆性
相关短句/例句
Analysis of Multivariate Time Sequences多元时间序列分析
3)multivariate volatility time series model多元波动时间序列
4)multivariate time cause-effect series model多元时间因果序列模型
5)multivariate time series model多元时间序列模型
6)multiple time series多时间序列
1.A new model for mining multiple time series based on temporal logic基于时态逻辑的多时间序列挖掘模型
延伸阅读
时间序列分析时间序列分析timeseriesanalysis用随机过程理论和数理统计学方法，对时间序列进行的统计分析。数理统计学的分支。时间序列是指被观测到的依时间次序排列的数据序列。从经济到工程技术，从天文到地理和气象，几乎在各种领域中都会遇到时间序列。时间序列分析包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如，记录了某地区第一个月，第二个月，…第T个月的降雨量，利用时间序列分析方法，可以对未来各月的雨量进行预报。时间序列分析在第二次世界大战前就已应用于经济预测，第二次世界大战后，在军事科学、空间科学和工业自动化等部门的应用更加广泛。就数学方法而言，平稳随机序列（见平稳过程）的统计分析，在理论上的发展比较成熟，从而构成时间序列分析的基础。时间序列分析的主要内容有：①频域分析。一个时间序列可看成各种周期扰动的叠加，频域分析就是确定各周期的振动能量的分配，这种分配称为谱或功率谱。因此频域分析又称谱分析。②时域分析。目的在于确定序列在不同时刻取值的相互依赖关系，或者说，确定序列的相关结构。③模型分析。20世纪70年代以后，应用最广泛的时间序列模型是平稳自回归——滑动平均模型（简称ARMA模型）。两个特殊情况是自回归模型和滑动平均模型。④回归分析。如果时间序列可表示为确定性分量与随机性分量之和，根据样本值（数据序列）来估计确定性分量及分析随机性分量的统计规律，属于时间序列分析中的回归分析问题。
