用遺傳算法估計(jì)TAR模型及異常點(diǎn)挖掘.pdf_第1頁(yè)
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1、東南大學(xué)碩士學(xué)位論文用遺傳算法估計(jì)TAR模型及異常點(diǎn)挖掘姓名：徐希寶申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)指導(dǎo)教師：陳平20070101AbstractAberrantobservationsareoftenencounteredindataanalysistheseobservationsmayinelude8grentdealofusefulinformationDetectingandindenti聊ngtheseobserva

2、tionsjs缸attractiveandimportanttaskOutlicrs&reoftenencoantedindataanalysis，nonfineartimeseriesisnoexception，andouthershaveasignificantimpact011themodemidentificationTheproblemofestimatingTARmodels，identifyingthetimelocati

3、onandestimatingtheampHtudeofoutliersintheresholdautoregressivemodelsisaddressedAniterativemethodisusedtodetectoutliersThemainideaofthemethodisasfoaows：giveninitialTARmodeis，analysethepossibilitythatoutfiersoccurateachtim

4、eandremovetheeffectoftheidentifiedoutherThenestimateagainthemodelparameteronthecorreetedseries，anditeratetheforegoingstepuntilthereisnooutlierHeregeneticalgorithmisproposedtoindentifythetheresholdparameters，andtheselecti

5、onoperatorisformulatedfollowingDarwin’SprincipleofsurvivalofthefittesttoguidethetrekthroughasearchspaceThecrossoverandmutationoperatorshavebeeninspiredbythemechanismsofgenemutationandchromosomerecombinationTheadoptionoft

6、hesocalled”elitiststrategy“isrecommendedSOthatthebeststringofeachgenerationcannotbedestroyedbythemutationorerossoveroperatorsMeanwhilevariablemutationoperatorisusedtoproducediversestringsandtestrainthealgorithmfromconver

7、gingtothelocalsolutionGeneticAlgorithmembodisitsproperrisofglobaloptimizationsearchingalgorithmwithrandomprobabilitySomecasestudiesshowthatthealgorithmiseffectiveindetectingontliers’locationandtypeandinestimatingtheirsiz

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