利用拓扑数据分析的力量检测时间序列中的变点

我们将一种新颖的几何导向方法学——基于新兴的拓扑数据分析工具——引入变点检测框架。其关键原理在于变点可能与数据生成过程背后的几何变化相关联。尽管拓扑数据分析在变点检测中的应用潜力广泛，本文主要聚焦于将拓扑概念与现有的变点检测非参数方法相融合。特别地，所提出的几何导向新方法旨在提升分布机制转移位置的检测精度。我们的模拟研究表明，拓扑数据分析与若干现有变点检测算法的融合可带来持续更准的检测结果。我们将新方法论应用于两个紧密相关的环境时间序列数据集——贝加尔湖冰物候与北大西洋涛动指数——以探究其估计的机制转移位置之间可能存在的关联。