The Uncertainty of Storm Season Changes: Quantifying the Uncertainty of Autocovariance Changepoints
The Uncertainty of Storm Season Changes: Quantifying the Uncertainty of Autocovariance Changepoints
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风暴季节变化的不确定性：量化自协方差变化点的不确定性
DOI：
10.1080/00401706.2014.902776
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
2.5
通讯作者：
Nam C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nam C
在海洋学中，人们对确定风暴季节变化的后勤原因感兴趣，例如设备维护计划。特别是，有兴趣捕捉与这些变化的数量和位置有关的不确定性。这种变化与自协方差变化相关联。本文提出了一个框架，以量化的时间序列中的自协方差变点的不确定性，这种海洋学应用的动机。更具体地说，该框架考虑局部平稳小波（LSW）框架下的时间序列，推导出原始小波周期图中尺度过程的联合密度。通过将此密度嵌入到隐马尔可夫模型（HMM）框架中，我们考虑在此多尺度设置下的变点特性。这样的方法使我们能够对各种模型的变点及其不确定性进行建模，包括分段二阶平稳过程，例如分段移动平均过程。
In oceanography, there is interest in determining storm season changes for logistical reasons such as equipment maintenance scheduling. In particular, there is interest in capturing the uncertainty associated with these changes in terms of the number and location of them. Such changes are associated with autocovariance changes. This article proposes a framework to quantify the uncertainty of autocovariance changepoints in time series motivated by this oceanographic application. More specifically, the framework considers time series under the locally stationary wavelet (LSW) framework, deriving a joint density for scale processes in the raw wavelet periodogram. By embedding this density within a hidden Markov model (HMM) framework, we consider changepoint characteristics under this multiscale setting. Such a methodology allows us to model changepoints and their uncertainty for a wide range of models, including piecewise second-order stationary processes, for example, piecewise moving average processes.
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DOI：
10.2307/3316097
发表时间：
2002-12
期刊：
Canadian Journal of Statistics
影响因子：
--
作者：
Rachel J. Mackay
通讯作者：
Rachel J. Mackay
并行顺序蒙特卡洛采样器和隐马尔可夫模型中状态数的估计
影响因子：
1
作者：
Nam C
通讯作者：
Nam C
使用变点分析检测海洋时间序列特征的变化。
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
--
作者：
Rebecca Killick;I. Eckley;P. Jonathan;K. Ewans
通讯作者：
K. Ewans
影响因子：
0.9
作者：
Christopher F. H. Nam;J. Aston;A. M. Johansen
通讯作者：
Christopher F. H. Nam;J. Aston;A. M. Johansen
DOI：
10.1109/ssp.2012.6319672
发表时间：
2012-10
期刊：
2012 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP)
影响因子：
--
作者：
Yan Zhou;A. M. Johansen;J. Aston
通讯作者：
Yan Zhou;A. M. Johansen;J. Aston