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基于PPELT算法的多维时间序列变点检测
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作者 王敏 张文健 吴云顺 《统计与决策》 北大核心 2025年第23期61-67,共7页
文章提出结合主成分分析(PCA)与剪枝精确线性时间算法(PELT)的PPELT算法:通过PCA降维,依据主成分特征值确定数据变异性贡献度并将其转化为维度权重,重构分段数据拟合代价函数以提升变点识别敏感性,适配PELT剪枝逻辑剔除无效候选变点。... 文章提出结合主成分分析(PCA)与剪枝精确线性时间算法(PELT)的PPELT算法:通过PCA降维,依据主成分特征值确定数据变异性贡献度并将其转化为维度权重,重构分段数据拟合代价函数以提升变点识别敏感性,适配PELT剪枝逻辑剔除无效候选变点。基于一维自回归模型序列、野生型果蝇基因表达数据、标普500指数数据进行实验验证,与PL散度算法进行对比发现,PPELT算法在准确性与敏感性上优于PL散度算法,尤其适用于复杂数据处理,为金融、生命科学、信号处理领域的变点检测提供了可靠方案。 展开更多
关键词 ppelt算法 PL散度 密度比估计算法 核回归
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