免费论文：奇异谱分析理论和支持向量机在时间序列分析中的应用

奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）是一种新型的时间序列分析技术，它结合了传统时间序列中分析，多元统计分析，动力系统和信号处理等学科中的思想和方法。作为一种非参数检验方法，它可以应用于分析任何时间序列，无论是线性还是非线性，平稳或非平稳，甚至时间序列的随机误差呈高斯分布于否。奇异谱理论的可选择性、较好解释性、无参、独立于模型的特点让它已在自然科学中得到广泛的应用。目前奇异谱分析的强大功能已经得到了国外一些金融机构的认可，理论比较成熟，但在实际应用中还存在各样的变数，有待使用者去开发和改进。此外国内学者对奇异谱分析的应用和研究甚少。但想必它会在今后的全球范围内成为金融界的重要分析工具。本文主要讨论了奇异谱分析在时间序列研究中的应用、功效以及基于奇异谱分析的经济指数序列状态的识别。本文不但结合实际应用详细地阐述了奇异谱分析步骤和作用，而且在时间序列状态聚类方面作出创新，将奇异谱分析应用于其中，从而得到令人满意的自动识别效果。 本文主要研究工作包括一下几个方面。第一，分析了时间序列分析技术的方法和特点，剖析了如何选择时间序列模型。研究了时间序列数据挖掘的应用。第二，详细阐述了奇异谱分析的四个主要步骤：嵌套，奇异值分解，重组以及对角线平均值的计算。并对奇异谱分析过程中窗口长度以及重组方式中的参数选择进行了深入分析。这也是奇异谱分析中的难点。第三，探讨了奇异谱分析的效用，包括奇异谱分析对时间序列趋势、周期的识别以及预测。第四，以奇异谱分析为基础，通过不同的经济指数序列来对世界经济状态做出自动识别。最后讨论了支持向量机这种监督学习方法在时间序列研究上的应用。

来源：半壳优胜鲸鱼幸运星转载请保留出处和链接！

本文链接：http://87cpy.com/261611.html