QQ登录

只需要一步,快速开始

 注册地址  找回密码
查看: 1745|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

去趋势互相关分析的DCCA算法

[复制链接]
字体大小: 正常 放大

1183

主题

4

听众

2909

积分

该用户从未签到

跳转到指定楼层
1#
发表于 2024-7-4 09:41 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
去趋势互相关分析(Detrended Cross-Correlation Analysis, DCCA)是一种用于分析两个时间序列之间长期记忆相关性的方法。在DCCA算法中,首先会对两个时间序列进行去趋势处理,然后计算它们之间的互相关。这种方法主要用于研究金融市场、气候变化、生物信息学等领域中的复杂时间序列数据。4 R% v- H$ @  K6 f
1 A+ E+ A* J+ l( g
基本步骤如下:6 d" U3 c9 h1 R  s$ j* b
1. 去趋势处理:对输入的时间序列进行去趋势操作,通常采用线性或非线性方法去除趋势部分,使得序列的均值为零。2 M0 x8 u/ ~' k2 u; r
2. 计算标准化的序列:将去趋势后的时间序列进行归一化,以消除不同序列之间的振幅差异。6 n5 N' [) `, h8 Q. m4 d2 y& k) |
3. 计算累积序列:对标准化后的序列进行累积操作,得到其累积变量。
: i& K7 J5 B( g: }4. 计算累积互相关:通过计算两个累积序列之间的互相关,可以得到两个序列之间的关联度。( D0 T+ G6 ~! d. Q) X: W, s
5. 分析结果:通过分析累积互相关函数,可以判断两个时间序列之间是否存在长期记忆相关性。4 K* i9 r" g) [" E3 E' L: I
. U  E: W+ f. h  ?, C2 E, T
DCCA算法可以帮助研究者探索时间序列之间的关联性,并发现它们之间的复杂动态关系。通过理解和应用DCCA算法,可以更深入地研究时间序列数据中隐藏的信息和规律,为相关领域的研究提供重要参考。; E/ y/ S8 K) l8 Q, Z$ w/ G
5 k0 U3 _6 L* u2 _! Z  [* n8 W! i
( r+ y8 a0 w8 y; Y, K0 u  `
" J, a; l. |: p- u- Q

去趋势互相关分析的DCCA算法.rar

2.11 KB, 下载次数: 0, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 2 点体力  [记录]  [购买]

zan
转播转播0 分享淘帖0 分享分享0 收藏收藏0 支持支持0 反对反对0 微信微信
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册地址

qq
收缩
  • 电话咨询

  • 04714969085
fastpost

关于我们| 联系我们| 诚征英才| 对外合作| 产品服务| QQ

手机版|Archiver| |繁體中文 手机客户端  

蒙公网安备 15010502000194号

Powered by Discuz! X2.5   © 2001-2013 数学建模网-数学中国 ( 蒙ICP备14002410号-3 蒙BBS备-0002号 )     论坛法律顾问:王兆丰

GMT+8, 2025-12-9 15:45 , Processed in 0.593710 second(s), 55 queries .

回顶部