文献类型：期刊文章

作　　者：庄丹[1] 刘友波[2] 马铁丰[1]

ZHUANG Dan;LIU You-bo;MA Tie-feng(School of Statistic,Southwestern University of Finance and Economics,Center of Statistical Research,Chengdu 611130,China;School of Electrical Engineering and Information,Sichuan University,Chengdu 610065,China)

机构地区：[1]西南财经大学统计学院,统计研究中心,四川成都611130 [2]四川大学电气信息学院,四川成都610065

出　　处：《高校应用数学学报（A辑）》

基　　金：国家自然科学基金(11471264;51437003;11401148)

年　　份：2019

卷　　号：34

期　　号：2

起止页码：151-164

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：BS算法是时间序列多变点检测中最经典的算法之一,但是基于全局CUSUM统计量的识别过程会带来过多误判和较高的时间复杂度.BS算法是一种离线的序贯方法,因此没有充分利用数据的时序信息;另一方面,BS算法识别变点的原则是CUSUM统计量最大化,也没有考虑统计量构成序列的形态特性.鉴于此,提出一种基于局部形态识别的BS改进算法,命名为Shape-based BS算法.基于局部形态识别统计量,不仅大大降低计算复杂度,且降低了因变点间的互相干扰而带来的误判率,进而提升变点识别的稳健性.最后,将此算法应用到了电力系统的"场景压缩"问题上,具有满意的实用效果.

关 键 词：多变点检测  Shape-based  BS算法  形态识别  场景压缩  

分 类 号：O213]