论文摘要
BS算法是时间序列多变点检测中最经典的算法之一,但是基于全局CUSUM统计量的识别过程会带来过多误判和较高的时间复杂度.BS算法是一种离线的序贯方法,因此没有充分利用数据的时序信息;另一方面,BS算法识别变点的原则是CUSUM统计量最大化,也没有考虑统计量构成序列的形态特性.鉴于此,提出一种基于局部形态识别的BS改进算法,命名为Shape-based BS算法.基于局部形态识别统计量,不仅大大降低计算复杂度,且降低了因变点间的互相干扰而带来的误判率,进而提升变点识别的稳健性.最后,将此算法应用到了电力系统的"场景压缩"问题上,具有满意的实用效果.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 庄丹,刘友波,马铁丰
关键词: 多变点检测,算法,形态识别,场景压缩
来源: 高校应用数学学报A辑 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 西南财经大学统计学院统计研究中心,四川大学电气信息学院
基金: 国家自然科学基金(11471264,51437003,11401148)
分类号: O21
DOI: 10.13299/j.cnki.amjcu.002069
页码: 151-164
总页数: 14
文件大小: 810K
下载量: 89
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