基于延迟窗的时间序列主元分析方法

摘要

提出了一种基于延迟窗的时间序列主元分析(PCA)方法.首先，采用一个线性相关函数和一个非线性相关函数分别计算变量状态间的线性相关性和非线性相关性，建立起包含充分序列信息的延迟窗.然后，利用奇异值分解(SVD)方法寻找变量在数据空间中的最大方差方向，提取主元信息.仿真结果表明，本文方法可以简化序列主元计算，为进一步的时间序列模型重构和预测做好准备。