基于分数微分的时间序列相似性度量及其应用

时间序列的相似性度量是时间序列聚类、分类以及其他相关时间序列分析的基础.传统基于距离的相似性度量方法，忽视了时间序列可能存在的时间上的联系，而将时间序列看作一系列孤立点的集合.对于序列间可能存在的前后联系，基于分数阶微分的遗传特性和记忆特性，提出一种新的时间序列聚类的相似性度量.根据时间序列的分数阶微分计算新序列间的点距离，将其作为聚类算法的输入对时间序列进行聚类.仿真实验结果表明，与基于原始序列矢量距离的聚类结果相比，新的分数阶相似性度量方法表现更好.     

神经网络在工程时间序列预报问题研究中的应用

对岩土工程中时间序列预报问题进行了研究。灰色模机理研究表明，灰色建模存在若干问题，因此，在处理岩土工程中时间序列预报问题时，要慎用灰色系统建模。探讨了岩土工程时间序列与神经网络间的联系，论证了神经网络的函数逼近能力，建立了基于神经网络的岩土工程时间序列预报模型。研究了实例表明，该模型的预报精度高，为解决岩土工程中时间序列预报问题提供了一条崭新途径。     

时间序列分析技术在GDP增长预测中的应用

综合运用了判别时间序列平稳性的方法，建立了1952-2004年中国GDP的时间序列模型。为了消除虚假回归，利用单位根方法检验了时间序列的单整阶数；在判别差分序列的平稳性之后，利用AIC和SC准则判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q))；然后用OLS法对时间序列模型的回归参数进行了估计，对估计模型进行了白噪声检验，并对通过检验的回归结果进行了分析。     

裂隙—岩溶含水系统非线性随机模型的应用

以湖北省阳新县鸡笼山铜金矿区裂隙－岩溶含水系统为例，应用时间序列分析方法，分析矿坑涌水量时间序列的水文特性，揭示了时间序列的形成机制和内在规律，建立了适用于该含水系统矿坑涌水量时间序列的开环门限自回归模型，并应用于该矿区矿坑涌水量的预测。     

裂隙－岩溶含水系统非线性随机模型的应用

以湖北省阳新县鸡笼山铜金矿区裂隙－岩溶含水系统为例，应用时间序列分析方法，分析矿坑涌水量时间序列的水文特性，揭示了时间序列的形成机制和内在规律，建立了适用于该舍水系统矿坑涌水量时间序列的开环门限自回归模型，并应用于该矿区矿坑涌水量的预测．     

房间辐射时间序列决策树分类方法研究

采用辐射时间序列方法，现有可用的辐射时间序列涉及的房间结构和特征参数数量太少，导致其计算的空调设计负荷偏差较大. 考虑国内建筑常用的围护结构及其特征参数，采用简单随机抽样方法抽取结构和特征参数组合的房间样本，应用热平衡方法计算大量的结构与特征组合房间样本的辐射时间序列，用CART决策树算法提取影响房间辐射时间序列的主要特征参数，对房间结构类型和特征参数进行分类，用K-Medoids中心算法确定各类房间代表性辐射时间序列. 用提出的决策树分类方法将结构及其特性参数组合房间的非太阳辐射时间序列和太阳辐射时间序列分别分为12类和8类. 适用性检验表明，分类后每类房间辐射时间序列很好地代表了该类的所有房间，可显著提高空调设计负荷的准确性.     

浑沌时间序列建模及其分析

介绍最新提出的浑沌时间序列建模及预测的理论和方法，给出了应用实例，并将其与传统的时间序列建模方法做了多方面的比较，最后提出了浑沌时间序列建模有待深入研究的几个问题。     

基于时间序列分析的机电系统状态数据的检验方法

本文以机电设备群为例，实时运行数据为基础，利用时间序列方法，研究了系统的运行状态。建立了系统及其相关的故障传播模型。指出了时间序列模型的性质、目标和类别。最后，针对实际数据分析了时间序列平衡性的检验方法。     

浑沌时间序列建模及其分析

介绍最新提出的浑泡时间序列建模及预测的理论和方法，给出了应用实例，并将其与传统的时间序列建模方法做了多方面的比较，最后提出了浑沌时间序列建模有待深入研究的几个问题．     

经济时间序列周期性分析

本文讨论了经济时间序列周期性分析的目的和任务。根据经济时间序列的特点，建议使用最小方差法分析序列的周期性，并且给出了一个实际应用的例子，这个实例成功地使用最小方差法分析了云南粮食生产的波动性。表明了最小方差法分析经济时间序列周期性的适宜性和有效性。     

时间序列数据库中的数据挖掘

本书是《机器感知与人工智能》丛书的第57卷。主要内容为现代信息系统存储的时间数据中预处理、挖掘与解释中的某些新进展，并将时间维数加到数据库中产生时间序列数据库（TSBD）。书中介绍了数据挖掘与知识发现中的新的状况与挑战。其中包括寻找时间序列数据的有效表达方法，测量时间序列的相似性，检测时间序列的改变点以及时间序列的分类与聚变。     

多变量时间充列复杂系统的相空间重构

根据单变量时间序列相空间重构思想，提出了多变量时间序列描述的复杂系统的相空间延迟重构方法，对每一分量的时间序列，分别利用互信息最小法确定最佳延迟时间间隔，最小嵌入维数的选取方法是单变量时间序列情况下虚假邻点法的推广，给出了q阶广义关联积分和q阶广义关联维数的计算公式，并证明了广义并联维数与所用范数无关，计算了Lorenz系统按前2个变量进行重构时的最佳延迟时间间隔和最小嵌入维数，计算结果表明，用多变量时间序列重构比用单变量时间序列重构所需的数据长度要短得多且在方法上更有效。     

基于自适应滤波法的自由现金流预测模型研究

由于企业的历史现金流量符合时间序列的定义，因此本文借羹了时间序列分析的研究成果，利用时间序列预测中已被广泛使用的自适应滤波法构建自由现金流预测模型，对具有长期趋势或季节变化的企业自由现金流进行预测，取得了较好的效果。     

径流序列的相空间重构神经网络预测模型

在水文水资源领域中引入混沌理论，将相空间重构理论与神经网络理论相结合，提出了径流时间序列预测模型．通过相空间重构，把一维径流时间序列拓展为多维序列，而多维序列可挖掘更为丰富的信息，有利于神经网络的训练．研究表明，利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题，使预测更符合实际．以汉江石泉水库逐月平均入库径流序列为例，建立了径流时间序列相空间重构与神经网络耦合预测模型，计算结果表明，模型有较高的预测精度．     

淮河流域洪水的分形特征及可预报时间研究

用淮河流域代表性测站蚌埠站的多年逐日流量资料建立了洪水时间序列，在计算洪水序列的分维，定量证明洪水系统分形性和混沌性的基础上，对该序列作R／S分析，计算了序列的Hurst指数及其随时间的变化。分析表明：淮河流域洪水序列是分式布朗运动，具有明显的Hurst效应，H值的时间变化反映了洪水系统的演化特征。通过计算反映洪水相空间特征的参数Lyapunov指数和Kolmogorov熵。分析了洪水变化的可预报时间。淮河流域洪水具有短期可预报性，其可预报时间尺度为4～7年，平均可预报时间为5年。     

九江年降水时间序列的混沌特性

针对近百年来九江年降水时间序列资料，应用分形理论，探讨了不同嵌入相空间下时间序列关联维的变化规律。计算得到了其饱和关联维数ｄ＝５．０８，最低嵌入维ｍ＝９以及Ｋｏｌｏｍｏｇｏｒｏｖ熵ｋ＝０．４５２。结果表明，九江年降水时间序列是一混沌序列。从而，为进一步建立年降水预测预报模型奠定了基础。     

变换域时间序列相似性搜索

在时间序列的研究中，经常需要计算二个序列的相似程度。由于序列变化的多样性和，复杂性，结果通常不能很好地满足要求。采用变换法则对时间序列进行从时域到频域的转换，再将转换后的数据按照一定的规则变换成字符序列；利用求最长公共子序列的方法计算三个序列的匹配度，实现时间序列的相似性搜索。     

混沌时间序列及其在能源系统中的应用

混沌经济时间序列的预测方法研究是混沌经济非线性动力系统的重要内容，笔者利用混沌动力学原理，通过混沌时间序列的相空间重构，运用局域预测方法，建立了预测模型，并用其确立的混沌动力学模型对1991年至1999年全国能源的生产、消费时间序列进行了预测，而且把此预测结果与实际值进行了比较，结果证明误差较小，同时还将此预测结果与常规方法建立的预测模型的预测结果相比，结果表明混沌时间序列建立的模型其短期预测效果更好。     

时间序列分析 社会科学家用的全面介绍

所谓的时间序列指的是按时间次序排列的随机变量。时间序列分析方法是由Box-Jenkiins于1970年提出来的，他依据随机变量的自身变化规律，利用外推机制描写时间序列的变化，寻找一个变量的当前值与其过去值之间的纵向关系，并对变量的未来趋势作出预测。尽管随时间变化的随机过程随处可见，但是传统的统计学却往往都忽略了时间因素。     

时间序列分析的小波方法

本书介绍了时间序列的小波基统计分析方法、离散小波变换理论和算法，给出了时间序列处理技术的算例。为了便于读者自学，本书以附录的形式给出了书中练习的答案，更为方便的是书中所提供的网站，使读者很容易得到书中使用的时间序列、小波和SP编写的软件。