基于分形的时间序列模式挖掘方法及其应用

研究了某些时间序列所具有的分形特征,分析了利用分形理论中的R/S分析发现具有分形特征的时间序列模式的方法。用R/S方法可以从具有分形特征的时间序列中寻找变化规律,从而预测时间序列未来的发展趋势。通过实例说明分形中的R/S分析是一种有效的时间序列模式挖掘方法。     

我国东部强震时间序列的分形结构及R／S分析

构造了一个我国东部强震时间序列,采用配分函数方法判定了1500年以来b类以上灾难性地震时间序列的单分形特征,并利用R/S方法确定了一个代表强震变化趋势的时间序列的Hurst幂,对此时间序列变化规律进行了分形分析.     

上证指数和沪深300指数序列的R/S实证分析

运用重标极差分析法（R/S分析法）,分别研究上证综合指数和沪深300指数的日、月收益率数据序列以及开盘价、收盘价、最高价和最低价的股价时间序列的分形结构特征.给出了这些时间序列的Hurst指数、平均循环长度、相关指标和分形维数等分形特征量.实证分析结果表明,两个证券市场具有明显的分形结构,市场存在状态持续性,价格呈现周期性,4种形式的股价时间序列的分形维数具有近似同一性等特征.     

时间序列分形分析的统计算法研究

用统计物理方法来研究时间序列的分形特征是目前的主流:通过R/S分析来研究时间序列的单分形特征,通过MF-DFA方法和配分函数法来研究其多重分形特征.文章详细介绍了以上三种方法,并阐明了他们之间的联系.考虑到已有算法缺乏统计完整性,在前人的基础上,作者提出了滑动方法,并通过模拟对新旧方法进行了比较,结果显示新方法更有助于提高序列特征研究的准确性.     

基于EMD的中国股票市场分形特征研究

为揭示我国股票市场的分形特征, 利用经验模态分解及重标极差分析法(R/ S: Rescaled Range Analysis)探究中国股票市场的特征, 利用经验模态分解方法对沪深300 指数的收盘价格对数收益率进行分析, 并采用分形理论中的R/ S 分析法对固有模态函数进行实证研究, 以揭示我国股票市场的分形特征。实验结果表明,我国股票市场具有显著的自相似性, 分解后的收益率序列是有偏的随机游走过程。     

矿井瓦斯涌出量时间序列的分形特性分析

应用分形论中的R/S分析法对矿井瓦斯涌出时间序列进行分析。计算了时间序列的赫斯特指数、概率分布分形维数和轨迹分维数。讨论了它们在矿井瓦斯涌出预测中的指导意义。计算结果表明正常情况下矿井瓦斯涌出量的变化趋势具有很好的持久相关性，可以用分形论对其作出趋势预测；而发生火灾时，持久相关性不明显。但两种状态下的概率密度分布都满足分形分布；时间序列轨迹都具有明显的分形特性。     

股票市场分形特征研究

文章以上证综指日与周收盘价指数的对数收益率序列为研究对象,借助经典与修正R/S分析方法计算Hurst指数,得出上证综指日与周收益率序列具有长记忆性与自相似性的分形特征.同时运用配分函数法得出收益率序列具有多重分形特征.     

螺纹钢线材市场的多重分形特征——基于上期所的实证研究

运用时间序列分析、多重分形谱以及重标极差分析方法(R/S分析法)对我国螺纹钢线材市场收益率序列进行实证研究.结果表明,我国螺纹钢和高线两种钢材收益率序列具有尖峰厚尾特征,并不服从正态分布,价格之间存在长记忆性,市场未达到弱势有效,从而质疑有效市场假说的合理性.且二者均存在明显的多重分形特征,价格仅用单一的标度指数对其进行描述是不充分的,多重分形分析方法为更好地描述钢材价格的变化规律提供了有力的工具.     

北江流域径流时间序列的分形特征解析

 径流时间序列具有非线性、复杂性和不确定性的特征,运用R/S分析法、多重分形方法对北江流域石角站1954-2006年的年平均径流量时间序列进行研究,解析其分形的特征。结果表明：北江流域石角站的Hurst指数远大于05,说明北江流域年平均径流时间序列具有明显的趋势性成分,即北江流域年平均径流量具有明显的持久性和长期记忆特性。结合V 统计说明,北江流域的年平均径流量的持久性经过15~20年之后会消失。根据多重分形方法,通过对幂谱和统计矩函数的分析,得出北江流域石角站年平均径流量时间序列的无标度性,借助分配函数、广义分形维数和多重分形谱对年平均径流量的研究,表明北江流域石角站多年平均径流量具有多重分形的特征,为北江流域径流的预测工作的做了重要的铺垫。     

基于R／S分析方法的伦敦黄金市场的分析

此前已有部分学者论证了黄金市场具有混沌特征，鉴于此，本人运用分析时间序列分形性质的重标极差（R／S）方法，对世界黄金市场的分形特征进行分析研究（包括其存在的噪声色彩特征），通过对伦敦黄金市场价格时间序列的分析，得出其Hurst指数和其平均的循环长度，从而更加清楚的表现出黄金市场的趋势。