經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ǚ治龊蛻?yīng)用.pdf

1、時間序列分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)、信息科學(xué)、地理科學(xué)等各個領(lǐng)域研究中都是重要的研究工具。而傳統(tǒng)的時間序列方法是用隨機(jī)過程來描述的，它被看作是離散時間的隨機(jī)過程。這種思路的起點(diǎn)是基于時間域，但是在僅僅在時間域中研究序列并不能得到復(fù)雜的頻率信息。 時頻分析是自動控制領(lǐng)域進(jìn)行信號分析非常有效的工具，但在傳統(tǒng)的時間序列分析上鮮被關(guān)注。在時頻分析中有一個非常重要的序列分析工具-經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴?Empirical Mode Decomposition

2、 Algorithm)，它是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動自適應(yīng)分解序列的算法，不但適用于線性和穩(wěn)定序列，也適用于非線性非穩(wěn)定序列。傳統(tǒng)時間序列分析對序列的線性和穩(wěn)定性有很高的要求，而經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中的時間序列大多不具備這種性質(zhì)。本文擬對經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ㄟM(jìn)行研究和改進(jìn)，使之成為經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中一種有效的時間序列分析工具。 迄今為止，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ǖ睦碚摶A(chǔ)仍不夠完善。本文通過對經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庵腥舾杀举|(zhì)的深入探討，提出了兩種新的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴?。?shí)驗(yàn)?zāi)?/p>

3、擬表明，新算法較之已有的算法具有優(yōu)越性。我們將這些算法應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域中時間序列分析和預(yù)測，結(jié)果顯示它們在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域時間序列分析應(yīng)用中頗具潛力。 本文主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)有： 一．對經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ剿惴ǖ倪^程-篩過程(Sifting Process)以往的研究主要集中于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾膽?yīng)用，對于篩過程特征的研究比較缺乏。本文采用矩陣形式研究了篩過程，揭示了篩過程本質(zhì)的特征。同時應(yīng)用得到的結(jié)果，結(jié)合假設(shè)條件探討了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ǖ氖?/p>

4、斂性。 二．提出了帶寬經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴?。本文從瞬時頻率出發(fā)，分析經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴俺Ｓ玫难苌?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴▋?yōu)缺點(diǎn)，通過推導(dǎo)，提出了帶寬經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴?。并?yīng)用實(shí)際例子驗(yàn)證了帶寬經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ǖ膬?yōu)越性。 三．提出了加細(xì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴?。本文分析了?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ǖ幕A(chǔ)-本質(zhì)模式函數(shù)(Intrinsic Mode Decomposition)，探討了它的本質(zhì)。在此基礎(chǔ)上提出了加細(xì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ǎ糠值亟鉀Q了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?/p>

5、算法的尺度混迭問題。 四．采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ㄌ崛⌒蛄械内厔蓓?。本文在探討傳統(tǒng)的提取序列趨勢項方法缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴▉硖崛⌒蛄械内厔蓓?，并以?shí)際例子證明它的有效性。 五．應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ㄗ鳛闀r間序列分析中一種新的季節(jié)性調(diào)整方法。本文應(yīng)用帶寬經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ǚ纸怆娏οM(fèi)量數(shù)據(jù)，得到了電費(fèi)量的各個周期性波動，與實(shí)際相符。 六．此外，本文在經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸馑惴ㄓ行Х纸庑蛄械幕A(chǔ)上，提出了一種結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ?/p>