时间序列分析的理论与应用综述

24320096JournalofLiuzhouTeachersCollegeVol24No3Jun2009[]2008-11-25[](0832092);(200707MS061);(LSZ2008A002)[](1971),(),,,:;(1970),,,:,(,545004):时间序列分析提供的理论和方法是进行大型高难度综合课题研究的工具之一其预测和评估技术相对比较完善,其预测情景也比较明确近年来已有很多学者对于时间序列的研究取得了极其丰硕的成果,有的甚至在时间序列分析方法的基础上,研究出新的预测方法,在应用中求创新求发展笔者从基本理论与应用等方面对时间序列分析进行了综述,同时阐述了它未来的发展趋势:时间序列分析;非线性;数据挖掘:O236:A:1003-7020(2009)03-0113-05,,,,,,,,17000,,,,,,,,,,2020,,,[1]1927Yule(AR)1931,AR,(MA),2060,,,,2,,,,113,(),,21时间序列分析基本特征211,,,,,:,;,,,,212,,(1):,,(2):(3):,(4):,22时间序列模型,:1.自回归AR(p)模型,,2.移动平均MA(q)模型AR(p)3.自回归移动平均ARMA(p,q)模型AR,p+qAR(p)pARMAARMAARARARMA,AR4.自回归综合移动平均ARIMA(p,d,q)模型ARMA(p,q),,ARMA(p,q),,d2,,ARMA(p,q),ARIMA(p,d,q):!,,∀,,,,ARMA()ARMA50ARMA23时间序列分析的理论进展TAR(1),ChenTsay(1991),PetruccelliWoolfordMeynTweedieTong(1990)[2],ARIMA,TsayTiao(1990),,,,114,ARCHGARCH(heavy-tailed),boostrapARMAHannah1973,[3]3,,,,,,31时间序列分析方法在心理学中的应用20,,,,,,,,,,[4],,,,,,,,32时间序列分析方法在数据挖掘中的应用,,,,,;,R/S,;,,,,[5][6][7],33时间序列分析在数字化误差处理中的应用,,,,AR(p),[8]AR(p),,,,AP(p),,34非线性时间序列分析在地球科学中的应用,,,,,,1991,#∃(SantaFeTimeSeriesPredictionandAnalysisCompetition),,,,115[9]35时间序列分析在股市中的应用,,,,,,;,,36时间序列分析在地下水位预报中的应用,,,,20,(AR),(MA)(AR-MA),(ARIMA),,[10],[11],,,[12]37时间序列分析在空气污染分析中的应用,,GIS,,,,[13]~[15]2001~2005,,ARMA,,[16]4,,,,,:(1),,,,,,,,,,,,(2),,#∃,:,,,(3),,,,,,,,(4)116Box-Jenkins,,BoxJenkins,,BoxJenkinS,,,,,,,(),,,:,,,;,,,;,ARMA;BP,[][1][M]:,2005:3[2]:[J],2002(9):45-46[3],[J],2006(7):6-8[4],[J],2007(5):111-114[5][J],2007(7):100-101[6],[M]:,1989:415-418[7][M]:,1996:214-217[8],[J],1996,12(4):35-45[9][J],1999(14):562[10],,,[J]2007(8):40-42[11],,[J],2007(8):31-34[12],,[J],2007(8):35-37[13]LEEChungkungMultifractalcharacteristicsinairpollutantconcentrationtimeseries[J]Water,Air,andSoilPollution,2002(13):389-409[14],[J],2003,24(4):22-23[15],[J],2001,31(1):14-20[16],,[J],2007,34(4):485-488(责任编辑:谭少班)StudyofTheoryandApplicationofTimeSeriesAnalysisLUOFangqiong,WUChunmei(DepartmentofMathematicsandComputerScience,LiuzhouTeachersCollege,Liuzhou,Guangxi545004,China)Abstract:ThetheoryandmethodsprovidedbytimeseriesanalysisisoneofthetoolstocarryoutlargescalesophisticatedresearchprojectsItspredictingandevaluatingtechnologyisrelativelyperfect,predictingsceneclearInrecentyears,manyscholarshaveachievedalotinthestudyoftimeseries,someofwhomevenhaveexplorednewpredictingmethodsandputthemintoapplicationThispaperistocarryoutasummarystudyontimeseriesfromperspectivesofitstheoryandapplication,andilluminateitsdevelopmenttendencyKeywords:timeseriesanalysis;nonlinear;datamining117