时间序列非线性度量方法的判别能力
chao-dyn
2009-10-31 v1 混沌动力学
摘要
通过数值方法比较了多种时间序列非线性度量方法的性能。通过蒙特卡洛模拟，针对若干典型数据问题，确定了它们区分含噪混沌数据与线性随机替代数据的能力。主要结果是，不同度量的评级因示例而异。因此，似乎更倾向于使用具有良好整体性能的算法，即高阶自相关或非线性预测误差。
引用
@article{arxiv.chao-dyn/9909043,
title = {Discrimination power of measures for nonlinearity in a time series},
author = {Thomas Schreiber and Andreas Schmitz},
journal= {arXiv preprint arXiv:chao-dyn/9909043},
year = {2009}
}
备注
6 pages, 2 figures