Indexed by：
Abstract：
重要点分段法主要利用局部极值点进行划分,可以将时间序列分割成若干个相对较短但不重叠的子序列.该方法在进行序列划分时,能够既保留全局特征,又保持局部性质,是时间序列分段常用的方法之一.文章采用重要点分割法将序列分割成子序列,之后采用灰色GM(1,1)模型对各个子序列进行拟合.实验证明,基于灰色GM(1,1)模型与重要点的时间序列分段算法能够以更少的拟合误差,实现序列的压缩.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
统计与决策
ISSN： 1002-6487
CN： 42-1009/C
Year： 2016
Issue： 24
Page： 28-30
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 4
Affiliated Colleges：
