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精选优质文档-倾情为你奉上奇异谱分析奇异谱分析是近年来兴起的一种研究非线性时间序列数据的强大的方法。它根据所观测到的时间序列构造出轨迹矩阵，并对轨迹矩阵进行分解、重构，从而提取出代表原时间序列不同成分的信号。如长期趋势信号、周期信号、噪声信号等，从而对时间序列的结构进行分析，并可进一步预测。奇异谱分析(SSA)方法最早由colebrook于1978年首先在海洋学研究中提出并使用。Fracrich用一维时间序列在延迟相空间中做EOF展开，再通过显著性检验研究确定有意义的特征成分的个数，据此估计气候吸引子的维数。这个工作被认为是SSA在气象学中的最早应用。Hassani将这种方法引人到社会问题研究中来，并用其预测了美国交通事故的月时间序列数据。N.Golyandina给出了奇异谱分析的扩展形式一多通道奇异谱分析的算法，并由Hossein Hassani用来对英镑/美元汇率进行了分析预测，取得了较好的效果。奇异谱分析的基本思想是，将所观测到的一维时间序列数据：Y(T)=(y(1),y(T)转化为其轨迹矩阵：其中，m为选取的窗口长度，n=T-m+1，计算X.
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