一种新的时间序列线性拟合方法

提出一种新的时间序列线性拟合方法.通过判断连接相邻点所成线段的斜率变化,选择时间序列中的转折点,将这些点与时间序列的极值点合并作为关键点,利用这些关键点组成的序列拟合原时间序列.该线性拟合方法在剔除噪声的同时,能更精确地定位时间序列中的关键点.实验结果表明,与已有方法相比,该方法能近似表示原时问序列,且拟合后的时间序列...     

Sparse Power Series and Parameterized Linear Operators

A modular–probabilistic approach is suggested to facilitate the computation of the greatest common right divisor of linear parameterized differential or difference operators, which arise when searching for sparse power series solutions of a given linear differential equation.     

基于分段线性动态时间弯曲的时间序列聚类算法研究

时间序列是一类重要的复杂类型数据，时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一。欧几里德距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中，但是这种距离测度时数据没有好的鲁棒性。动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程的一种模式匹配算法，但是其计算复杂性相当高。本文提出了基于时间序列分段线性表示的动态时间弯曲算法，通过计算线性分段序列数据之间的最短弯曲路径来获得序列的匹配。对综合控制时间序列数据进行基于不同距离测度的聚类分析对比结果表明本文提出的算法有很高的精度和时振幅差异、嘈声和线性漂移有强的鲁棒性，大大降低计算复杂性，具有良好的应用价值。     

带时延的长时间序列线性相关挖掘研究

提出了一个带时延的长时间序列线性相关的挖掘算法Mini-Check。先将时间序列变换为Haar小波系数序列,再利用线性相关系数和欧氏距离系数之间的关系过滤,形成两两序列对的结果集,最后只计算这些序列对之间的Pearson相关系数,来判定序列对是否线性相关。与传统方法相比,算法的效率很高。     

基于线性分段与HMM的时间序列分类算法

抽象出时间序列的多段线性特征,并提出一种时间序列分类算法.该算法包括3个模块:导数估值函数,线性分段方法,DDHMM模型(基于HMM).首先,利用导数估值函数与线性分段方法检测多段线性特征,若满足多线段特征,则将时间序列转化为特定结构的观察值序列;然后,利用训练观察值序列训练DDHMM模型,通过比较各模型产生测试观察值序列的概率值进行分类.实验表明,针对满足多段线性特征的时间序列,该算法具有较高的分类精度,应用在UCI数据集和实际工程中,分类效果好.     

基于函数的时间序列分段线性表示方法

考虑到时间序列的时间特性对不同区段的影响以及时间序列数据动态增长的实际情况,在RPAA ( Reversed Piecewise Aggregate Approximation)和PAA(Piecewise Aggregate Approximation)方法的基础上,提出了一种新的时间序列分段线性表示方法FPAA(Founction Piecewise Aggregate Approximation)。FPAA方法通过定义函数影响因子,克服了RPAA和PAA方法的不足。该方法具有线性时间复杂度,满足下界定理,并且支持时间序列的在线划分。实验表明,与PAA方法和RPAA方法相比,所提出的方法可以较有效地进行时间序列的在线查询。     

基于斜率提取边缘点的时间序列分段线性表示方法

本文引入解析几何中的斜率,提出了一种新颖的基于斜率提取边缘点的时间序列分段线性表示方法SEEP。对于斜率变化范围比较集中的时间序列,SEEP表示方法有着非常好的效果,与以往的分段线性表示方法相比,SEEP表示方法与原始时间序列之间的拟合误差更小,而且要小很多;对于斜率变化范围比较大的时间序列,SEEP表示方法与原始时间序列之间的拟合误差,和以往的分段线性表示方法相比,也相差不大,并且SEEP表示方法计算简单,易于实现。算法的时间复杂度仅为O（n）,     

时间序列分段线性表示及相似性算法研究

随着计算机软、硬件的进步,人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大幅度提高.作为数据挖掘的重要研究课题之一,时间序列的挖掘与预测近几年发展迅速.本文时时间序列的分段线性化表示进行了研究,采用新的分段线性化表示方法建立了序列相似性度量准则,弥补了以往度量准则对时间轴上伸缩的变化敏感的问题.新的表示方法和相似性度量准则使时间序列数据更容易应用传统的数据挖掘方法.     

基于分段线性方法的瓦斯浓度时间序列模式表示

指出直接采用原始瓦斯浓度时间序列进行短期浓度预测、相似性查询、时间序列分类和聚类等数据挖掘工作不但效率低下,而且会影响时间序列数据挖掘的准确性和可靠性;提出了一种采用分段线性方法的时间序列模式表示方法。采用分段线性表示方法对瓦斯浓度时间序列进行模式表示后可换来较小的存储和计算代价,只保留了时间序列的主要形态,去除了细节干扰,更能反映出时间序列的自身特征,有利于提高数据挖掘的效率和准确性。     

有限时间二次型数值算法研究及其应用

为了实际需要和学术发展的要求,研究了以倒立摆为控制对象,通过闭环网络形成的反馈控制系统的随机传输时延的最优控制问题。在求解有限时间最优控制律过程中,通过矩阵Raccati方程的离散变换,利用Matlab中计算无限时间二次型最优控制器的LQR函数,从而求出有限时间LQR问题的数值解。通过仿真结果证明,研究的方法能够使倒立摆系统最终稳定,从而说明提出的算法对于求解有限时间LQR问题是有效的。     

Splitting a Delaunay Triangulation in Linear Time

Abstract. Computing the Delaunay triangulation of n points requires usually a minimum of Ω(n log n) operations, but in some special cases where some additional knowledge is provided, faster algorithms can be designed. Given two sets of points, we prove that, if the Delaunay triangulation of all the points is known, the Delaunay triangulation of each set can be computed in randomized expected linear time.     

基于时间序列TerraSAR-X影像的线状地物沉降监测试验研究

新一代高分辨雷达卫星尤其是TerraSAR-X的发射运行,给时序InSAR分析技术带来新的挑战,得益于其高分辨率特点使得特定目标的短期内微小形变监测成为可能。本文利用2009年3月～2010年1月间27景3m分辨率的TerraSAR-X数据,基于改进的时间序列InSAR技术获得京津城际高铁武清段和北辰段沿线区域地表时序形变特征,并对形变规律及成因进行分析。     

Computing in Finite Time

If a message can have n different values and all values are equally probable, then the entropy of the message is log(n). In the present paper, we discuss the expectation value of the entropy, for an arbitrary probability distribution. We introduce a mixture of all possible probability distributions. We assume that the mixing function is uniform

Fuzzy Adaptive Finite Time Command Filter Backstepping Control of Power System

International Journal of Control, Automation and Systems - In this article, an adaptive fuzzy finite time command filter control scheme is first proposed for a single machine infinite power system...     

基于线性散列索引的时间序列查询方法研究

随着信息化的发展,大量的数据被产生。在新产生的数据中,时间序列数据是一种重要的数据类型,而对该类数据进行高效的查询处理成为了当前研究的热点。本文针对线性散列的索引机制,提出了一种新型的时间序列的查询处理方法,以降低索引创建时间和提高查询效率。实验证明,本方法中的线性散列索引,在创建时的时间耗费有所下降。在查询阶段采用K近邻与下界距离相结合的方法,能有效地过滤掉多余的结果,提高了时间序列查询处理的效率和精确度。     

铁道供电暂态过渡时序仿真与过电压防护控制

针对高速电力机车过关节式电分相时产生过电压,击穿绝缘、损坏电气设备等问题,利用时序仿真方法,研究了过电压产生的电磁暂态过渡过程,提出了一种防护控制措施;建立了电分相等效电容模型,考虑牵引网电分相处的电压初始相角对暂态过程的影响和冲击负荷的运动取流特点,建立了变电容的机车-牵引网动态电磁暂态模型;对武-嘉电气化区段牵引供电的动暂态过渡过程进行EMTDC仿真实验,得出中性线分段方法,使机车进入分相平行段的过电压从76kV降至67kV。     

Control of Discrete‐Time Systems Composed of Linear Blocks in Series with Saturation Components

We consider the problem of controlling cascade systems consisting of two linear dynamic blocks and two saturation elements arranged according to the N‐L‐N‐L series configuration. A cascade controller is considered and its performances are formally analyzed using input–output stability tools. In addition to global boundedness of all signals of the closed‐loop system, the controller is formally shown to enjoy a l₂ ‐tracking performance in presence of arbitrary‐shape inputs (i.e. reference signal, disturbance).     

Permanent Breaks and Temporary Shocks in a Time Series

A new stochastic time-series process is proposed to describe both permanent shocks related to structural breaks and temporary shocks. A permanent break is captured by a Poisson-jump or a Bernoulli-jump process, and a temporary shock is represented by a white noise process. Data on US nominal gross domestic product, total unemployment rate and velocity of money are chosen to estimate the proposed model. The parameters, the probability and size of permanent breaks as well as the size of temporary shocks, are estimated using generalized method of moments estimation. Most shocks are permanent shocks. The Kalman filter is used as a convenient way to obtain forecasts. Lastly, a calibration test is conducted that shows that the proposed model is better calibrated than a competitor model—the autoregressive integrated moving average with outliers.