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基于启发式分割的非平稳时间序列突变点检测算法（附MATLAB代码）.zip_75U_平稳序列_时间序列_突变检测_matlab

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简介：
本资源提供一种用于识别非平稳时间序列中突变点的高效算法，结合了启发式分割技术，并包含详细的MATLAB实现代码。适用于学术研究及工程应用。关键词包括平稳序列分析、时间序列处理和突变点检测等。 处理非平稳时间序列的方法及其在MATLAB中的实现。

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  • 基于启发式分割的非平稳时间序列突变点检测算法（附MATLAB代码）.zip_75U_平稳序列_时间序列_突变检测_matlab
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    本资源提供一种用于识别非平稳时间序列中突变点的高效算法，结合了启发式分割技术，并包含详细的MATLAB实现代码。适用于学术研究及工程应用。关键词包括平稳序列分析、时间序列处理和突变点检测等。 处理非平稳时间序列的方法及其在MATLAB中的实现。
     
  • 16非平稳时间序列突变检测BG算法的启发式分割MATLAB源代码[参考].pdf
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    本PDF文档提供了针对非平稳时间序列进行突变点检测的BG算法及其启发式分割方法的MATLAB源代码，旨在为相关研究和应用提供便捷工具。 BG 算法是一种用于非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法。该方法通过将时间序列进行分段，并在每个子段内寻找并统计检验潜在的突变点，来确定是否存在显著变化。 应用BG 算法的主要步骤如下： 1. 变量初始化：设定输入参数包括时间序列X、显著性水平门限值P0和最小分割尺度L0。 2. 寻找第一个突变点：对初步分段的时间序列进行统计检验，以确定首个潜在的突变位置。 3. 统计每个子段内的变化情况：继续在各个较小的片段内寻找可能存在的突变，并通过t 检验等方法确认这些突变更正的发生。 4. 输出结果：将所有识别出的突变点及其对应的统计检验信息输出。 BG 算法的优势在于能够准确地定位非平稳时间序列中的变化，但需注意的是，在使用该算法时可能需要调整一些参数以保证其稳定性。 在MATLAB中实现 BG 算法 利用 MATLAB 的强大功能和开发环境可以方便地实施 BG 算法。BG 算法的代码主要包括两个主要部分：主函数 BGA 和子程序 Tseries。 BGA 主要负责对时间序列进行分段以及统计检验，并输出结果。Tseries 则用于计算 t 检验所需的统计数据。 根据实际情况，可以修改和优化 BG 算法在 MATLAB 中的具体实现代码，以提升算法的稳定性和准确性表现。 BG 算法在气候突变检测中的应用 该方法同样适用于识别气候变化中关键的时间点。通过分析气候时间序列数据并确定其中的变化趋势或异常事件，有助于更深入地了解气候变化的过程和机制。 综上所述，BG 算法是一种有效的工具，在非平稳时间序列的突变检测以及特定领域的如气候学研究中展现出了其独特的优势与价值。
     
  • 【老生谈算法】基于BG算法的非平稳时间序列突变检测启发式分割法MATLAB源代码.docx
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    本文档详细介绍了基于BG算法的非平稳时间序列突变点检测方法，并提供了相应的启发式分割技术及其实现的MATLAB源代码。 【老生谈算法】非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码.docx
     
  • 基于贝叶斯方法的时间序列突变点检测及分解（Matlab）
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    本研究利用贝叶斯统计理论开发了一种时间序列突变点检测与分解的新算法，并提供了相应的MATLAB实现代码。该方法能够有效识别和分析数据中的结构变化，为后续的模式预测提供支持。 在数据分析与统计建模领域内，贝叶斯突变点检测是一种关键的技术手段，用于识别时间序列数据中的结构变化或突变点。这项技术基于贝叶斯统计理论，能够帮助研究者理解随时间演变的数据模式，在生物信息学、金融和工程等领域有着广泛的应用。 本资料包涵盖了与贝叶斯突变点检测及时间序列分解相关的Matlab实现，并提供了可能的Python和R语言版本。 1. **贝叶斯突变点检测**：该方法的核心在于运用先验知识来更新后验概率估计。在突变点检测中，这用于确定数据序列中的潜在变化位置。通过构建适当的贝叶斯模型，可以计算每个时间点上存在突变的后验概率。这一过程通常涉及不同假设（有无突变）下似然函数的计算，并结合先验概率进行更新。在Matlab环境中，可利用如`BayesianChangePoint`等工具箱来实现该方法。 2. **时间序列分解**：此步骤旨在通过趋势分析、季节性分析和随机性分析将复杂的时间序列拆解为更简单的成分，以方便理解与预测。在Matlab中可以使用内置的`decompose`函数或者自定义算法进行这些操作。常见的技术包括平滑法（如移动平均）、季节分解Loess（STL）以及状态空间模型等。 3. **Matlab实现**：提供的`Matlab`目录包含了用于执行贝叶斯突变点检测和时间序列分析的脚本与函数，用户可通过加载数据、调用相应函数及可视化结果来进行深入研究。此过程要求对Matlab环境有一定熟悉度，包括矩阵运算、数据处理以及图形绘制等方面的知识。 4. **Python和R实现**：除了使用Matlab外，文件列表中也提及了在Python和R环境中进行贝叶斯突变点检测的可能方案。这两个开源语言都有专门支持此类分析的库，如Python中的`ruptures`库与R中的`changepoint`包。根据具体需求和个人偏好选择合适的技术栈。 5. **README.md**：这个文档通常包含项目介绍、安装指南、使用示例和注意事项等信息，是理解整个工具集的重要参考资料。通过阅读此文件，用户可以快速掌握如何运行并利用提供的代码资源进行分析工作。 该资料包为研究者及数据分析人员提供了一整套用于在Matlab、Python以及R环境中执行贝叶斯突变点检测与时间序列分解的工具。通过学习和应用这些技术，不仅可以深入理解数据集的变化特性，还能进一步支持预测与决策制定过程。
     
  • 平稳与非平稳时间序列的分析
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    《平稳与非平稳时间序列的分析》一书深入探讨了时间序列数据中的统计特性，涵盖了从基础理论到高级建模技术的内容。 平稳性和非平稳时间序列分析具有简洁实用的特点，能够帮助大家更有效地利用人力、物力、财力和其他资源。这份文档详细介绍了相关知识，并提供了一些有价值的参考内容，对于有兴趣深入了解该主题的人来说是一份不错的参考资料。
     
  • 贝叶斯变化点检测及时间序列分解算法
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    本研究探讨了贝叶斯框架下的变化点检测技术及其在时间序列数据分解中的应用，旨在识别和分析复杂数据集中的模式与结构。 贝叶斯变化点检测与时间序列分解是一种算法，用于识别数据中的关键转折点并将时间序列拆分为趋势、季节性和突变部分。由于模型选择的不同，同一组时间序列数据可能会被不同的模式解释为具有不同甚至矛盾的趋势和机制。这种限制可以通过使用本软件包提供的贝叶斯估计来缓解，该方法可以同时考虑变化（突变）、周期性变化（如季节）以及非线性的趋势。 BEAST算法通过放弃单一最佳模型的概念，并采用贝叶斯平均方案将所有竞争的模型纳入分析中，从而改进了时间序列分解。它是一种灵活的方法，能够揭示数据中的突然改变、周期模式和任意复杂的趋势。此外，该工具不仅能确定变化发生的时间点，还能量化这些变更实际发生的可能性。 BEAST不仅适用于识别线性分段的趋势，还支持检测更复杂非线性的趋势，并且在多个领域中都有应用潜力，包括遥感、金融分析、公共卫生研究、经济学、气候科学以及生态学和水文学等。例如，在生态保护方面可以用来确定生态系统的变化；利用卫星图像来绘制森林干扰或土地退化的地图；识别经济数据中的市场走向变化；或者用于发现气候变化下的异常情况及极端事件，并揭示生物系统内部的动力机制。
     
  • MATLAB分时代码-RBEAST：贝叶斯变化点检测与时间序列分解
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    RBEAST是基于MATLAB开发的一款工具箱，用于执行贝叶斯变化点检测及时间序列分解。该方法能够有效识别时间序列中的关键变化点，并进行精确的时间序列分析和建模。 时间序列数据的解释受到模型选择的影响。对于同一组数据，不同的模型可能会给出不同甚至矛盾的结果、趋势及机制估计。“BEAST”（变化点检测与时间序列分解的贝叶斯合奏算法）通过引入一种新的方法来减轻这一局限性：它不再追求单一“最佳模型”，而是采用贝叶斯模型平均方案将所有竞争性的模型纳入推理过程，以此改进时间序列的分解。这种灵活的方法可以用于识别时序数据中的突发变化（如变动点）、周期性波动（例如季节性变化）和非线性趋势。 BEAST不仅能确定何时发生了改变，还能量化这些改变发生的可能性；它不仅能够检测分段线性的趋势模式，还可以捕捉到任意的非线性趋势。该算法适用于各种实值时间序列数据，在遥感、经济学、气候科学、生态学及水文学等领域有广泛应用案例。例如，BEAST可用于识别生态系统中的政权转换现象，通过卫星图像绘制森林干扰和土地退化地图，并检测经济数据里的市场动向；它还可以帮助在气候记录中发现异常与极端事件，以及揭示生物数据的系统动态变化。 有关“BEAST”算法的具体信息可以进一步查阅相关文献。
     
  • 基于平稳小波变换的突变性检测分析
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    本研究提出了一种利用平稳小波变换进行数据突变性检测的方法，能够有效识别时间序列中的异常变化点。 信号的突变性常携带有重要的信息，是信号的重要特征之一。本段落分别利用离散小波变换和平稳小波变换对信号奇异点进行检测，并详细论述了这两种方法在MATLAB环境中的仿真实现过程。文章还分析了信号奇异点的定位方法及各自的检测效果。通过对比两种方法的效果，得出结论：平稳小波变换（二进小波变换）比离散小波变换（正交或双正交小波变换）能够更精确且快速地对信号中的奇异点进行定位。
     
  • 基于MATLAB的时间序列贝叶斯变化点检测与分解
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    本研究利用MATLAB平台，探讨了时间序列中的贝叶斯变化点检测及分解方法，旨在有效识别数据中显著的变化趋势和模式。 “testData”包含两个时间序列：simData 和 landsatSimData。它是一个结构变量, 包含: - “.Y”: 模拟时间序列信号 - “.trueSeasonReason”: 模拟中使用的真实季节成分 - “.trueTrend”: 模拟中使用的真实趋势组件 设置BEAST算法所需的参数，其中一些参数是BEAST的模型规范参数（例如，minSeasonOrder、maxSeasonOrder 和 minSetpDist_trend, minSepDist_Sason）；其他参数只是一些输入变量，控制模拟行为或程序输出（例如，thinningFactor，seed，computeCredible）。 BEAST还估计了足够的趋势顺序近似于海景成分。结果输出到out.torder。“龙卷风”随时间变化。根据“趋势顺序”，线性段可以是常数（零顺序）或斜线（第一顺序）。“torder”给出了平均顺序采样的模型。
     
  • 时间序列分析中ARMA模型的定义及平稳时间序列探讨
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    本文将详细介绍时间序列分析中的ARMA模型定义，并深入探讨其在平稳时间序列的应用与特性。 六、ARMA模型的定义 具有如下结构的模型称为自回归移动平均模型，简记为 ARMA 模型。 特别当 p 和 q 的值分别为 0 时，该模型被称为中心化模型。 重写后的段落： 六、ARMA模型的定义 一种特定结构的统计模型被称作自回归移动平均（ARMA）模型。 特别是当p和q都等于零的情况下，这种模型也称为中心化 ARMA 模型。