[发明专利]一种多维时间序列的定量因果关系判定方法在审

专利信息
申请号: 201910115769.0 申请日: 2019-02-15
公开(公告)号: CN109886409A 公开(公告)日: 2019-06-14
发明(设计)人: 梁湘三 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: G06N5/00 分类号: G06N5/00
代理公司: 南京钟山专利代理有限公司 32252 代理人: 戴朝荣
地址: 210044 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 因果关系 时间序列 多维时间序列 推断 判定 预处理 人工智能 网络图 神经科学 形式输出 大数据 整合 信息流 估算 采集 天气预报 气候 金融 应用
【权利要求书】:

1.一种多维时间序列的定量因果关系判定方法,其特征是:能够定量地估算出多维时间序列间的因果关系的大小与方向,具体实施方案如下:

步骤1,采集m条时间序列,每条序列对应一个事件,m条时间序列分别为X1,X2,…,Xm

步骤2,对每条时间序列进行预处理,得到具有相同时间间隔的多条时间序列;

步骤3,当步骤2中的某些时间序列不平稳时,需对这些序列进行进一步处理,使之变得近似平稳;当步骤2中的时间序列平稳时,进行步骤4;

步骤4,计算各个时间序列之间定量、定向的因果关系;具体计算方法如下:

给定m条平稳、等距的时间序列X1,X2,…,Xm,记由Xj到Xi(i,j=1,2,..,m,i≠j)的信息流为Tj→i,则Xj和Xi之间的因果关系可由根据Tj→i与Ti→j来进行判断,Tj→i可由下式估算:

其中,为信息流Tj→i的最大似然估计值;为m条时间序列X1,X2,…,Xm的协方差矩阵;detC为C的行列式;△jk为Cjk的代数余子式;Ck,di为Xk与一条导出序列之间的协方差,定义为:△t为该序列的时间间距;

当显著地不为零时,则Xj是Xi的因,就是因果关系的大小;

步骤5,对步骤4中的计算得到的各两两时间序列之间的因果关系数据进行整合,得到完整的因果关系网络图。

2.根据权利要求1所述的一种多维时间序列的定量因果关系判定方法,其特征在于:在步骤3中得到的数据平稳的时间序列中选取时间点tn,以时间点tn为中心取时间窗口[tn-L/2,tn+L/2],在时间长度为L的时间窗口条件下执行步骤4和步骤5,得到时间点tn处的因果关系网络图;

按照时间序列中的时间顺序顺次取不同位置的时间点,重复执行步骤4和步骤5,得到随时间变化的因果关系网络图。

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