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皮埃尔·索查拉;穆罕默德·伊斯坎达拉尼

利用多项式混沌和高斯过程构造不确定时间序列代理。 （英语） Zbl 1429.86013号

数学。地质科学。 52，第2期，285-309（2020年）.
摘要：时间序列分析是许多流动模拟（如海洋和大气流动）的基本任务。一个主要的挑战是设计一个可靠且准确的时间依赖性替代物，该替代物具有易处理的样本集和可管理的自由度。实现了几种技术来处理感兴趣量的时间相关方面，包括非耦合方法、低秩近似、自回归模型和全局贝叶斯仿真器。这些方法依赖于两种常用的不确定性量化方法：多项式混沌和高斯过程回归。在方差水平不同的两个地点，对不同技术在海面高度预测的不确定性演变上进行了测试和比较。为了评估它们对结果的影响，我们考虑了两种集合大小以及两种版本的多项式混沌（普通最小二乘或岭回归）和高斯过程（平方指数或马特恩协方差函数）。结论集中于不同技术在准确性、灵活性和计算成本方面的优缺点。

MSC公司：

86A32型 地理统计学
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
86A05型 水文学、水文学、海洋学

关键词：

不确定性传播;动力学模型;低阶分解;自回归模型;海面高度

软件：

HYCOM公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Sochala}和\textit{M.Iskandarani}，数学。地质科学。52，第2号，285--309（2020；Zbl 1429.86013）
全文： 内政部

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