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经济管制政策综合性绩效检验分析北大核心CHSSCDCSSCI
作者：武群丽牛东晓
发表期刊：经济与管理研究 2005年5期
关键词：管制政策绩效检验经济综合时间序列数据“效率”研究方法绩效差异市场行为截面数据管制结构管制环境企业经验性样本使用
摘要：一、对经济管制政策“效率”结果的检验 (一)研究方法Joskow & Noll(1981)总结了管制政策“效率”检验的经验性研究方法，概括起来主要有四种：1．管制和无管制下的两对企业或市场样本进行比较。如果两对样本之间的差异仅仅源自于管制约束的性质不同，则可以认为管制是引起企业或市场行为和绩效差异的因素。这种方法既可以使用横截面数据，比较相似企业在不同管制结构下的情况，也可以使用时间序列数据，比较同一企业在不同管制环境下的行为和绩效。
改进的基于重要点的时间序列数据分段方法CSTPCD
作者：田野张忠能
发表期刊：微型电脑应用 2012年2期
关键词：时间序列数据重要点线性分段优先级队列
摘要：时间序列数据是日常生活中十分常见的一类数据,由于它具有维数高,数据量大的特点,对这类数据进行压缩表示,是进一步进行数据挖掘的前提.首先将基于重要点的表示方法与其他几种表示方法进行了比较,然后对基于重要点的表示方法进行了改进,采用优先级队列作为辅助,在用户可以指定的压缩比例下,选出重要点.实验证明,该方法取得了良好的效果.
地下水气体组分的潮汐变化
作者：F.TsunomoriK.KawaiG.Igarashi孙小龙
发表期刊：国际地震动态 2006年7期
关键词：气体组分地下水潮汐变化时间序列数据地震预报周期性变化前兆信号日本
摘要：我们观察了日本中部Omaezaki地区地下水气体组分时间序列数据的周期性变化，Omaezaki是日本地震预报目录中即将到来的Tokai地震前兆信号观察的重要地区。我们已经开始在一口100m深的井中对地下水中气体组分进行持续监测。
用于分离海道测量时间序列信号中系统误差的新方法
作者：肖付民刘经南刘雁春暴景阳
发表期刊：海洋测绘 2005年3期
关键词：系统误差半参数法时间序列数据处理模式
摘要：分离海道测量时间序列数据中的系统误差是测量数据处理的一项重要工作.尝试利用半参数法分离一维时间序列数据中不同性质的系统误差,通过对水位数据仿真计算,取得了良好的系统误差分离效果;因此,半参数法是一种优良的分离海道测量时间序列数据中系统误差方法,完全可以用于海道测量的时间序列数据分析.最后,提出了利用半参数法处理实测数据的一般处理模式.
一种支持时间序列数据的CBR检索算法
作者：史忠植尹超叶世伟
发表期刊：智能系统学报 2007年1期
关键词：基于范例的推理时间序列数据相似度比较
摘要：探讨了如何为CBR(基于范例的推理)增加对一种特殊的范例类型--时间序列数据的支持.分析了基于谱分析的时间序列相似度比较算法不适用于CBR检索的缺点,并在此基础上设计了一种综合性能很好的CBR检索算法.思路是把时间序列相似度比较转化成一个卷积问题,并用DFT来简化这个卷积的计算.通过对这种CBR检索算法进行了深入的理论分析和认真的实验,结果证明,提出的算法是一个高效的算法.在这个检索算法的基础上,CBR就能够应用到时序数据的分析推理中,具有广阔的应用前景.
基于WISKI的水文时间序列数据管理与应用北大核心
作者：许云
发表期刊：中国水利 2008年5期
关键词：水文时间序列数据管理时间序列数据应用流域
摘要：水文时间序列数据 (Tirne Series Data) 时间序列数据和普通的数据不同,其每个数据都具有时间的各项特征,如数据的时间先后顺序、不同时间的数据具有不同意义等.水文中的时间序列数据还有其丰富的属性,例如所属流域,河道、测站等.
基于结构方程模型改进ARMA模型参数估计
作者：朱苗苗
发表期刊：软件导刊 2016年9期
关键词：结构方程模型时间序列数据ARMA
摘要：自回归移动平均模型(ARMA模型)是目前最常用的拟合平稳序列的模型;分为AR模型、MA模型和ARMA模型三大类.通常将自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)或自回归移动平均模型(ARMA),称作ARIMA模型体系,是一个重要的预测工具,成为时间序列分析中许多基本思想的基础.针对时间序列数据分析中ARMA模型的识别、建立和估计问题,提出一种将SEM结构方程应用于ARMA模型参数估计的改进算法,以加快计算的收敛速度和提高模型参数估计的精…查看全部>>
基于改进ESN的时间序列数据预测及误差分析CSTPCD
作者：王悦付娉娉
发表期刊：黑龙江科技大学学报 2016年4期
关键词：ESN时间序列数据预测误差分析
摘要：为了解决时间序列数据的预测问题,传统ESN预测方法对关键参数的设置采取经验法和测试法,不能达到全局最优,因此,提出一种改进的ESN预测方法.该方法映射了关键参数的谱半径,设置优化目标,采用随机梯度下降法进行优化计算.实验结果表明,改进ESN方法的预测误差小,可以实现预测值对真实值的理想逼近.
基于Isolation Forest和Random Forest相结合的智能电网时间序列数据异常检测算法CSTPCD
作者：杨永娇肖建毅赵创业周开东
发表期刊：计算机与现代化 2020年3期
关键词：IsolationForest算法RandomForest算法异常检测算法时间序列数据智能电网
摘要：智能电网的信息系统是保障电力行业正常运行的基础,而智能电网中各种时间序列数据的分析结果是衡量信息系统稳定运行的重要依据.传统的时间序列数据异常检测算法很难同时兼顾准确性和实时性.本文引入基于Isolation Forest和Random Forest相结合的智能电网时间序列数据异常检测算法,结合无监督学习算法和有监督学习算法的优点,实现机器自动标注和自动学习阈值,人工标注少量特征值,从一定程度上提高了时间序列数据异常检查准确性和实时性…查看全部>>
心理学研究数据类型与统计方法——谈函数型数据分析的引入北大核心CHSSCDCSCDCSSCI
作者：焦璨熊敏平张敏强
发表期刊：心理科学进展 2010年8期
关键词：心理研究方法截面数据时间序列数据面板数据函数型数据分析
摘要：心理学研究数据大致分为截面数据、时间序列数据和面板数据,三种数据类型的分析方法及使用前提因数据属性不同而有所不同.心理学截面数据的统计方法过于依赖模型的线性结构和假设条件等,在处理心理学面板数据中难以充分发挥统计方法的功用.函数型数据分析方法主要适用于面板数据处理,特别适宜ERP、fMRI、发展心理等心理实验中存在时间序列的面板数据的统计分析,为心理学研究提供了有力的新工具.

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