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《基于条件互信息的多维时间序列图模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第25卷第2期控制理论与应用Vol.25No.22008年4月ControlTheory&ApplicationsApr.2008文文文章章章编编编号号号:1000¡8152(2008)02¡0257¡04基基基于于于条条条件件件互互互信信信息息息的的的多多多维维维时时时间间间序序序列列列图图图模模模型型型高伟1,田铮1;2(1.西北工业大学应用数学系,陕西西安710072;2.中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京100080)摘要:在多维时间序列的图模型中引入信息论方法,提出了多维时间序列中各
2、分量之间直接线性联系存在性的互信息检验．定义了线性条件互信息图,图中的结点表示多维时间序列的分量,结点间的边表示各分量之间存在的直接线性相依关系．提出了分量之间条件线性联系存在性的信息论检验方法．图中边的存在性用基于线性条件互信息的统计量检验,统计量的显著性用置换检验决定．应用到实例中的结果表明本文的方法能迅速准确的捕捉各分量之间的直接线性联系．关键词:多维时间序列;图模型;互信息;线性条件互信息图中图分类号:O211.6文献标识码:AGraphicalmodelsformultivariatetimeser
3、iesbasedonconditionalmutualinformationGAOWei1,TIANZheng1;2(1.DepartmentofAppliedMathematics,NorthwestPolytechnicalUniversity,Xi’anShaanxi710072,China;2.NationalKeyLaboratoryofPatternRecognition,InstituteofAutomation,ChineseAcademyofScience,Beijing100080,Chi
4、na)Abstract:Theinformationtheoryisintroducedforgraphicalmodelsofmultivariatetimeseries.Amethodfortest-ingdirectlinearitybetweentwocomponentsisproposed.Aclassofgraphicalmodels,calledlinearconditionalmutualinformationgraph,isdefined.Thevertexsetdenotesthecompo
5、nentsoftheseriesandtheedgesdenotethedirectlineardependencestructureofthecomponents.Thepresenceoftheedgesistestedbyastatisticsbasedonlinearconditionalmutualinformation.Thepermutationprocedureisusedtodeterminethesignificanceoftheteststatistics.Finally,themetho
6、disappliedtoarealseries,andtheresultsshowthatthemethodcanefficientlycapturethedirectlineardependencebetweenthecomponents.Keywords:multivariatetimeseries;graphicalmodel;mutualinformation;linearconditionalmutualinformationgraph1引引引言言言(Introduction)信息论中的熵和互信息概念
7、广泛用于检验时间研究分量间存在的线性和非线性相依关系以得序列的非线性联系[2»5]．本文用线性的信息论统计到系统内部的信息已成为多维时间序列在工程应量检验时间序列各分量间的直接线性联系,用时域用中的一个重要方面．作为分析多元数据的一个的方法研究多维时间序列的相依结构,定义了线性重要工具,图模型在研究变量间的相依关系上得条件互信息图．用线性条件互信息度量给定所有到了广泛的应用．Dahlhaus[1]引入了图模型刻画多其他分量的条件下,两个分量间的条件线性联系的维时间序列分量间的相依结构,建立了条件偏相关存在性．
8、用置换检验确定检验统计量的显著性水图．序列的每一个分量用图中的一个顶点表示,条平．与传统的多维时间序列分析方法,如互相关矩件偏相关图的边反映了几个随机变量间的条件相阵方法相比,图模型方法更加直观的揭示分量间的依结构,有助于区别变量间的直接相关和间接相相依结构,可以区分直接联系和间接联系．本文的关．Dahlhaus[1]用给定其他分量条件下两个分量间方法与Dahlhaus[1]的方法相比,主要有两个优
