基于最大信息系数的时延数据相关性分析方法
DOI:
作者:
作者单位:

1.中国科学院空间应用工程与技术中心北京100094;2.北京国科环宇空间技术有限公司北京100190

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP274.2

基金项目:


Method for the correlation analysis of data with time delay based on maximal information coefficient
Author:
Affiliation:

1.Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences,Beijing 100094,China; 2.Beijing UCAS Space Technology Co.,Ltd, Beijing 100190,China

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对无法有效检测两组时延数据间相关关系的情况,提出以最大信息系数(MIC)为基础的平移搜索法。根据实际应用场景,设置合适的平移搜索窗和平移步长,由搜索窗内取得最大MIC值的位置求得时延估计值。将此方法分别应用到航天器载荷安装表面温度之间的相关性分析和狭义货币供应量(M1)与居民消费价格指数(CPI)的相关性分析中,结果表明针对两组时域上不对应的相关数据,利用此方法可以有效地检测出它们的相关性和时延。

    Abstract:

    Aiming at the problem that the correlation of two sets of data with time delay can’t be detected effectively,a parallel moving search method based on Maximal Information Coefficient(MIC) is proposed.According to the practical application of the scene, set the appropriate parallel moving search window and step, obtain the time delay estimation value by the position with the maximum MIC value.Apply these methods on the correlation analysis of the equipment installation surface temperature data in aerospace and M1CPI data in economics, results show that if two sets of data have correlation but with a time delay in time domain,using this method can detect the correlation and time delay effectively.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王鹏,张善从.基于最大信息系数的时延数据相关性分析方法[J].电子测量技术,2015,38(9):112-115

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2016-05-27
  • 出版日期: