18 research outputs found
Time series classification based on fractal properties
The article considers classification task of fractal time series by the meta
algorithms based on decision trees. Binomial multiplicative stochastic cascades
are used as input time series. Comparative analysis of the classification
approaches based on different features is carried out. The results indicate the
advantage of the machine learning methods over the traditional estimating the
degree of self-similarity.Comment: 4 pages, 2 figures, 3 equations, 1 tabl
UOG脫LNIONE PODEJ艢CIE DO ESTYMACJI WYK艁ADNIKA HURSTA NA PODSTAWIE SZEREG脫W CZASOWYCH
This paper presents a generalized approach to the fractal analysis of self-similar random processes by short time series. Several stages of the fractal analysis are proposed. Preliminary time series analysis includes the removal of short-term dependence, the identification of true long-term dependence and hypothesis test on the existence of a self-similarity property. Methods of unbiased interval estimation of the Hurst exponent in cases of stationary and non-stationary time series are discussed. Methods of estimate refinement are proposed. This approach is applicable to the study of self-similar time series of different nature.W pracy przedstawiono uog贸lnione podej艣cie do analizy fraktalnej samopodobnych proces贸w losowych przedstawianych w kr贸tkich szeregach czasowych. Zaproponowano kilka etap贸w analizy fraktalnej. Wst臋pna analiza szereg贸w czasowych obejmuje eliminacj臋 kr贸tkoterminowej zale偶no艣ci, identyfikacj臋 prawdziwej d艂ugoterminowej zale偶no艣ci oraz weryfikacj臋 hipotezy o istnieniu w艂asno艣ci samopodobie艅stwa. Uwzgl臋dniono metody bezstronnej oceny przedzia艂u czasowego wyk艂adnika Hursta w przypadku stacjonarnych i niestacjonarnych szereg贸w czasowych. Zaproponowano metody walidacji uzyskanego oszacowania wyk艂adnika Hursta. To podej艣cie ma zastosowanie do badania samopodobnych szereg贸w czasowych o r贸偶nym charakterze