加布里埃尔·钱德勒；沃尔夫冈·波洛尼克 基于过剩质量泛函的局部平稳时间序列判别。 （英语） Zbl 1118.62358号 美国统计协会。 101，编号473，240-253（2006）. 时间序列识别是一个重要的实际问题，在各个科学领域都有应用。我们提出并研究了一种解决这个问题的新方法。我们的方法适用于不同类别的时间序列具有不同“形状”的情况。虽然基于特征提取的思想，但我们的方法不是基于距离的，因此不需要对齐时间序列。取而代之的是，对每个时间序列的特征进行测量，并基于这些单独的测量进行区分。具有时变方差的AR过程被用作基础模型。然后，我们的方法使用形状度量，或者更好地使用方差函数的集中度量，作为判别标准。正是这种专注或形状方面使这种方法具有直观的吸引力。我们为我们提出的方法提供了一些数学证明，并进行了模拟研究，并将其应用于地震和爆炸的识别问题。 引用于15文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 软件：雪橇 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Chandler}和\textit{W.Polonik}，J.Am.Stat.Assoc.101，No.473，240--253（2006；Zbl 1118.62358） 全文： 内政部