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有噪声的非线性时间序列的分类
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作者 张梦瑶 杨双全 《数学物理学报(A辑)》 北大核心 2025年第5期1632-1651,共20页
时间序列分类问题广泛应用于各个领域,现有分类指标对复杂度较高且有噪声的非线性时间序列的分类仍存在不足.该文引入一种复杂度不变距离结合基于复杂度不变距离的多维尺度(CID-CIDMDS)的方法.该方法具有较强的准确性和稳健性,且不依赖... 时间序列分类问题广泛应用于各个领域,现有分类指标对复杂度较高且有噪声的非线性时间序列的分类仍存在不足.该文引入一种复杂度不变距离结合基于复杂度不变距离的多维尺度(CID-CIDMDS)的方法.该方法具有较强的准确性和稳健性,且不依赖时间序列的长度.通过分段线性Lorenz映射、Logistic映射、帐篷映射和二次映射模型生成的时间序列验证该方法的有效性和序列长度的影响,并以网络的形式直观展示其分类效果.通过添加白噪声、高斯噪声、脉冲噪声系统验证其具有较强的稳健性,并将其应用于股票市场的分类. 展开更多
关键词 时间序列 分类 CID cidmds 网络
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