基于信息理论的时间序列非线性检测方法

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2010.

J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (7): 83-85.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

基于信息理论的时间序列非线性检测方法

吴国清,莫则尧,陈虹

(北京应用物理与计算数学研究所,北京 100094)

收稿日期:2009-02-19 修回日期:2009-05-18 出版日期:2010-06-25 发布日期:2010-06-25
通讯作者: 吴国清 E-mail:wu.guoqing@gmail.com
作者简介:吴国清(1980)，男，山东临沂人，博士生，助理研究员，CCF会员(E200009288G)，研究方向为科学数据挖掘和科学数据管理;莫则尧，研究员，博士生导师，研究方向为并行计算、科学数据管理和科学数据可视化;陈虹，研究员，研究方向为科学数据管理和信息安全。

Detecting Nonlinearity in Time Series Based on the Information Theory

WU Guoqing,MO Zeyao,CHEN Hong

(Institute of Applied Physics and Computational Mathematics,Beijing 100094,China)

Received:2009-02-19 Revised:2009-05-18 Online:2010-06-25 Published:2010-06-25
Contact: WU Guoqing E-mail:wu.guoqing@gmail.com

摘要/Abstract

摘要：

替代数据方法是检验时间序列非线性和混沌的重要统计方法，应用此方法时，常用的检验统计量各有优势与局限性。本文在采用振幅调节傅立叶变换法(AAFT)产生替代数据后，引入信息冗余度作为检验统计量进行统计检验，研究了单变量及多变量的非线性定性及定量检验方法。实验算例表明，本文方法是一种有效的、鲁棒的非线性检验方法。

关键词: 信息论, 时间序列, 非线性, 替代数据

Abstract:

Surrogate data testing is an important statistical method to detect nonlinearity in time series and has been widely used.The choice of test statistics can bring important influence to the nonlinearity of time series.A method for testing nonlinearity is described based on the information theory－redundancy.We use the AAFT algorithm to produce surrogate data and using redundancy as test statistics.The evaluation of redundancy statistics for univariate and multivariate is described respectively.The result of numerical experiments confirms our approach is an effective and robust nonlinearity detecting method.

Key words: information theory;time series;nonlinearity;surrogate data

吴国清,莫则尧,陈虹. 基于信息理论的时间序列非线性检测方法[J]. J4, 2010, 32(7): 83-85.

WU Guoqing,MO Zeyao,CHEN Hong. Detecting Nonlinearity in Time Series Based on the Information Theory[J]. J4, 2010, 32(7): 83-85.

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Detecting Nonlinearity in Time Series Based on the Information Theory

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