原油是全社會生產(chǎn)發(fā)展的重要能源基礎,對其市場研究具有重要的經(jīng)濟價值。在已有的學術成果中,基于時間序列的研究方法常被用來預測市場經(jīng)濟未來發(fā)展趨勢,然而這些方法無法探索不同對象之間的聯(lián)動性。由此本文介紹了滑動窗口算法,該算法可將高維時間序列轉化成拓撲結構動態(tài)演變的復雜網(wǎng)絡,而網(wǎng)絡節(jié)點則代表系統(tǒng)內(nèi)部變量。通過將多個變量放入同一系統(tǒng)中,滑動窗口算法可從宏觀層面對各變量之間的聯(lián)動性進行研究。本文首先對已有的復雜網(wǎng)絡理論知識進行梳理,介紹了節(jié)點度、集聚系數(shù)和介數(shù)等反映網(wǎng)絡拓撲結構的特征參數(shù),其中節(jié)點度和介數(shù)從不同方面考察了節(jié)點在整個網(wǎng)絡圖中的重要性。其次,本文詳細介紹了滑動窗口算法的原理。利用滑動窗口算法將高維時間序列轉化為復雜網(wǎng)絡時,先將時間序列分割成若干個數(shù)據(jù)窗口,并對每個數(shù)據(jù)窗口求其關系系數(shù)矩陣,該矩陣表征了系統(tǒng)內(nèi)部各變量之間的相關性。隨后,通過選擇合適的閾值建立鄰接矩陣,該矩陣是建立復雜網(wǎng)絡的最終依據(jù)。另外,本文分析結果表明窗口參數(shù)設置對系統(tǒng)分析具有重要影響。為了獲得盡可能多網(wǎng)絡圖,從而更加細致地觀測系統(tǒng)結構變化,一般需要減小窗口長度,但當窗口長度過小時,單個窗口所包含的數(shù)據(jù)量會減小,觀測... 

【文章來源】：江蘇大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1：時間序列常用分析方法

圖 1.2：計算機網(wǎng)示意圖Figure 1.2: Computer network schematic diagram雜網(wǎng)絡的研究主要集中于通過分析網(wǎng)絡拓撲于數(shù)學圖論的一個重要發(fā)展方向。早在 18

圖 2.1：泊松分布Figure 2.1: Poisson distribution.布的隨機變量其概率分布函數(shù)一般滿足公式(2.32.2 所示，可以看出滿足冪律分布的節(jié)點曲線圖近

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3601068