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时间序列异常值探测的Bayes方法及其在电离层VTEC数据处理中的应用
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P207[天文地球—测绘科学与技术] P228.42[天文地球—大地测量学与测量工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]信息工程大学理学院,郑州市科学大道62号450001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40974009 40474007); 郑州市科技攻关计划资助项目(0910SGYG21198)
中文摘要:

基于Bayes统计推断理论,提出了自回归模型中异常值定位的Bayes方法;在正态-Gamma先验分布下,分别基于均值漂移模型和方差膨胀模型,提出了后验概率的计算方法,并运用Bayes方法估计了异常扰动;最后将该方法应用到电离层VTEC数据处理的建模中,比较模型修正前后预报的结果,验证了新方法的有效性。

英文摘要:

The observation of time series may be influenced by outliers.If we forecasts directly,neglecting the influence,will lead to false result.So,it is important to find proper outliers detection method.Based on the theory of Bayesian statistical inference,in this paper we put forward Bayesian method of positioning outliers in autoregressive model firstly;and then,under the condition of normal-gamma prior information,we put forward computation method of posterior probability based on mean shift model and variance inflation model respectively,and estimate the outliers with Bayesian method;at last,the method is applied in the research on the data modeling of ionospheric VTEC series,compared with the forecasting results on unmodified and modified to test the efficiency.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24217