基于ARIMA模型的周期性时间序列变化点检测算法研究
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 变化点检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 变化点检测的分类方法 | 第13-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 时间序列变化点检测算法研究 | 第18-30页 |
| 2.1 周期时间序列的周期估计 | 第18-21页 |
| 2.2 时间序列的建模分析 | 第21-23页 |
| 2.3 时间序列的时序异常度计算 | 第23-26页 |
| 2.3.1 时间序列异常度计算方法概述 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于残差分析的异常度计算 | 第24-26页 |
| 2.4 基于鞅测试的变化点决策 | 第26-28页 |
| 2.4.1 鞅测试概述 | 第26页 |
| 2.4.2 变化点决策 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 实验 | 第30-46页 |
| 3.1 仿真数据及实验验证 | 第30-39页 |
| 3.1.1 仿真数据生成 | 第30-35页 |
| 3.1.2 实验结果 | 第35-39页 |
| 3.2 心电图信号实验验证 | 第39-42页 |
| 3.3 气候数据实验验证 | 第42页 |
| 3.4 机械噪声信号实验验证 | 第42-45页 |
| 3.5 算法分析 | 第45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第57页 |
