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维勒姆诺瓦克;维克托·帕夫利斯卡

时间序列：如何使用模糊建模方法识别异常的局部行为。 （英语） Zbl 1451.62172号

Kreinovich，Vladik（编辑），数据处理的统计和模糊方法，以及计量经济学和其他领域的应用。为纪念洪T.Nguyen的75岁生日。查姆：斯普林格。螺柱计算。智力。892, 157-177 (2021).
摘要：在本文中，我们解决了时间序列中结构突变的自动识别问题。前者是指过程的意外变化或时间序列波动性的突然变化。结构性断裂可能由公司组织结构的变化、全球或地方经济发展、全球资本和劳动力转移、各种外部影响（如自然资源的发现或耗竭）等引起。时间序列中的结构性断裂通常使用统计方法来检测。在本文中，我们建议使用模糊建模的特殊非统计技术。我们将采用两类方法，即模糊变换（F变换）和模糊自然逻辑（FNL）的选定方法。模糊变换使我们能够估计具有模糊集特征的区域内时间序列的平均斜率。然后用评价性语言表达式评估斜率，这使我们能够识别具有单调行为的区间，从而识别结构突变。我们的方法简单、透明且计算效率高。
关于整个系列，请参见[Zbl 1448.62015号].

MSC公司：

62兰特 大数据和数据科学的统计方面
62M86型 随机过程和模糊推理
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

模糊建模;时间序列;结构断裂
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Novák}和\textit{V.Pavliska}，Stud.Comput。智力。892157--177（2021年；Zbl 1451.62172）
全文： 内政部

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