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基于概率密度分布型变化的突变检测新途径

成海英 何文平 何涛 吴琼

基于概率密度分布型变化的突变检测新途径

成海英, 何文平, 何涛, 吴琼
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  • 对于一个稳定的动力系统而言,系统变量的概率密度具有较为稳定的分布型,而当系统的动力学结构发生变化后可能会导致系统变量的分布型发生不同程度的变化.鉴于此,本文从识别系统变量的概率密度分布的微小变化角度出发,将描述时间序列概率分布特征的偏度系数和峰度系数应用于时间序列的突变检测中.数值试验结果表明,偏度系数和峰度系数对突变信号具有很好的识别能力,进而揭示了一条检测突变的新途径.进一步的研究表明,新方法的检测结果对于子序列长度的选择具有较小的依赖性.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 40905034, 41175067, 40930952)和公益性行业(气象) 科研专项(批准号: GYHY201106015, GYHY201106016)资助的课题.
    [1]

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    Krishinamulti T N, Ramanathan Y 1982 J. Atmos. Sci. 39 1290

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    Marten S, Jordi B, William A B, Victor B, Stephen R C, Vasilis D, Hermann H, Egbert H V N, Max R, George S 2009 Nature 461 53

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    Li Y C, Yan W, Jiang C S, Zuo Y L 2009 Recent Developments inWorld Seismology 369 1 (in Chinese) [李迎春, 闫伟, 蒋长胜, 左玲玉 2009 国际地震动态 369 1]

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    He W P 2008 Ph. D. Dissertation (Lanzhou: Lanzhou University)(in Chinese) [何文平 2008 博士学位论文 (兰州:兰州大学)]

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    Yamamoto R, Iwashima T, Sanga N K 1985 J. Meteor. Soc. Japan.63 1157

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    He W P, Feng G L, Wu Q, Wan S Q, Chou J F 2008 Non. Proc.Geophys. 15 601

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    Feng G L, Dong W J, Gong Z Q, Hou W, Wan S Q, Zhi R 2006Nonlinear Theories and Methods on Spatial-Temporal Distribu-tion of the Obserbational Data (Beijing: Metrological Press)pp27–89 (in Chinese) [封国林, 董文杰, 龚志强, 侯威, 万仕全, 支蓉 2006 观测数据非线性时空分布理论和方法 (北京:气象出版社) 第27——第89页]

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    Abhisek U, Rastko Z 2006 Electric Power Systems Research 76815

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出版历程
  • 收稿日期:  2011-04-09
  • 修回日期:  2011-05-18
  • 刊出日期:  2012-03-15

基于概率密度分布型变化的突变检测新途径

  • 1. 盐城工学院基础教学部, 盐城 224051;
  • 2. 国家气候中心, 北京 100081;
  • 3. 济南市环境监测中心站, 济南 250014;
  • 4. 国家卫星气象中心, 北京 100081
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 40905034, 41175067, 40930952)和公益性行业(气象) 科研专项(批准号: GYHY201106015, GYHY201106016)资助的课题.

摘要: 对于一个稳定的动力系统而言,系统变量的概率密度具有较为稳定的分布型,而当系统的动力学结构发生变化后可能会导致系统变量的分布型发生不同程度的变化.鉴于此,本文从识别系统变量的概率密度分布的微小变化角度出发,将描述时间序列概率分布特征的偏度系数和峰度系数应用于时间序列的突变检测中.数值试验结果表明,偏度系数和峰度系数对突变信号具有很好的识别能力,进而揭示了一条检测突变的新途径.进一步的研究表明,新方法的检测结果对于子序列长度的选择具有较小的依赖性.

English Abstract

参考文献 (21)

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