Визначення основних періодичних компонент часового ряду
Вантажиться...
Дата
2015
Автори
Каштальян, А.С.
Kashtalian, A.S.
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
Стаття присвячена дослідженню структури часового ряду, зокрема виділенню періодичних складових
ряду за методом сингулярного спектрального аналізу. Для групування основних періодичних складових
використано дискретне перетворення Фур’є та кластеризацію за методом k середніх. Розв’язок даної задачі
необхідний для побудови моделі часового ряду та виявлення прихованих залежностей. В статті приведено аналіз
структури фінансового часового ряду денних цін закриття та ряду середньодобових температур.
Abstract. The investigation of time series structure is important issue, because firstly, it gives capability to analyze the processes which conducting in caused this time series phenomenon. In addition, the knowledge of time series structure allows performing adequate prediction of further values. The article is devoted to research of time series structure and extraction of time series periodical components by singular spectrum analysis method. Discrete Fourier transform and k-means clustering are used for grouping main periodical components. The solution of this task is necessary for time series model creating and identification of hidden dependences. Structures analysis of the financial time series of day closing prices and time series of daily average temperatures is considered in article.
Abstract. The investigation of time series structure is important issue, because firstly, it gives capability to analyze the processes which conducting in caused this time series phenomenon. In addition, the knowledge of time series structure allows performing adequate prediction of further values. The article is devoted to research of time series structure and extraction of time series periodical components by singular spectrum analysis method. Discrete Fourier transform and k-means clustering are used for grouping main periodical components. The solution of this task is necessary for time series model creating and identification of hidden dependences. Structures analysis of the financial time series of day closing prices and time series of daily average temperatures is considered in article.
Опис
Ключові слова
сингулярний спектральний аналіз, період, перетворення Фур’є, кластеризація, singular spectral analysis, period, Fourier transform, clustering
Бібліографічний опис
Каштальян, А.С. Визначення основних періодичних компонент часового ряду [Текст] / А. С. Каштальян // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2015. – №5. – С. 232-237.