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基于重标级差分析的时间序列分割方法
引用本文:王阅,高学东. 基于重标级差分析的时间序列分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(29): 223-225. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.29.064
作者姓名:王阅  高学东
作者单位:北京科技大学,经济管理学院,北京,100083;北京科技大学,经济管理学院,北京,100083
基金项目:教育部跨世纪优秀人才培养计划
摘    要:针对重标级差分析法(Rescaled Range Analysis,R/S)在时间序列挖掘中的应用,提出了一种基于R/S分析的时间序列分割模型和算法,该算法能够根据序列波动的聚集性和自相似的特征,将序列分割为多个子序列。实验结论表明该方法可以发现时间序列的波动变化规律,方法有效、正确。

关 键 词:时间序列  重标级差分析  波动聚集  自相似
收稿时间:2007-11-19
修稿时间:2007-12-24 

Segmentation for time series data based on R/S analysis
WANG Yue,GAO Xue-dong. Segmentation for time series data based on R/S analysis[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(29): 223-225. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.29.064
Authors:WANG Yue  GAO Xue-dong
Affiliation:School of Economics and Management,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China
Abstract:In this paper a segmentation model and algorithm based on R/S analysis is proposed for the application of rescaled range analysis in time series data mining.The series can be divided into some subsequences with proposed algorithm according to the character of clustering of volatility and self-similarity.Experimental results show that the volatility change tendency of time series can be obtained by the method.
Keywords:time series  Rescaled Range(R/S) analysis  clustering of volatility  self-similarity
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