کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4977621 | 1451929 | 2017 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonparametric modeling and break point detection for time series signal of counts
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی غیرپارامتری و شناسایی نقطه شکست برای سیگنال های سری زمانی برای شمارش
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
سیگنال نجومی، تغییر نقطه، الگوریتم ژنتیک، حداقل اصل توضیحات طول، تشخیص شکستن سازه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
This paper considers the problem of flexible modeling as well as break point detection for time series signal of counts. In particular, the Poisson Generalized Autoregressive Moving Average (GARMA) models paired with radial basis expansions are used to fit such signals. A genetic algorithm is developed to find the possible breaks and the best fitting model derived from the minimum description length principle. The empirical performance of the proposed methodology is illustrated via a simulation study and a practical analysis of the bursts in the BATSE gamma ray data. Lastly, the consistency of the estimated break points and the model parameters is established under some regularity conditions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing - Volume 138, September 2017, Pages 307-312
Journal: Signal Processing - Volume 138, September 2017, Pages 307-312
نویسندگان
Qi Gao, Thomas C.M. Lee, Chun Yip Yau,