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Subset Selection Using Frequency Decomposition with Applications
International Journal of Information Technology & Decision Making ( IF 4.9 ) Pub Date : 2019-12-18 , DOI: 10.1142/s0219622019500500 W. M. Tang 1 , K. F. C. Yiu 1 , H. Wong 1
International Journal of Information Technology & Decision Making ( IF 4.9 ) Pub Date : 2019-12-18 , DOI: 10.1142/s0219622019500500 W. M. Tang 1 , K. F. C. Yiu 1 , H. Wong 1
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In time series modeling, one problem is to identify a small number of influential factors to explain variations in the variable of interest. With a vast number of possible factors available, suitable features need to be identified to yield multi-factor models with good explanatory power. In this paper, we propose a novel subset selection method which makes use of the properties in the frequency domain environment. The proposed system ensures key patterns in the target variable be sought and suitable factors be selected based on frequency peaks in common. It can perform well even when the number of factors is significantly greater than the sample size. Moreover, a very important feature of the proposed system is the capability of handling factors with different timeframes, which is lacking in existing methods. We demonstrate the system via several examples with dataset from finance, economic, road traffic and air pollution.
中文翻译:
使用频率分解和应用程序选择子集
在时间序列建模中,一个问题是确定少数影响因素来解释感兴趣变量的变化。由于有大量可能的因素可用,需要确定合适的特征以产生具有良好解释能力的多因素模型。在本文中,我们提出了一种新的子集选择方法,该方法利用了频域环境中的特性。所提出的系统确保寻找目标变量中的关键模式,并根据共同的频率峰值选择合适的因素。即使因子的数量显着大于样本量,它也能表现良好。此外,所提出的系统的一个非常重要的特征是能够处理具有不同时间范围的因素,这是现有方法所缺乏的。
更新日期:2019-12-18
中文翻译:
使用频率分解和应用程序选择子集
在时间序列建模中,一个问题是确定少数影响因素来解释感兴趣变量的变化。由于有大量可能的因素可用,需要确定合适的特征以产生具有良好解释能力的多因素模型。在本文中,我们提出了一种新的子集选择方法,该方法利用了频域环境中的特性。所提出的系统确保寻找目标变量中的关键模式,并根据共同的频率峰值选择合适的因素。即使因子的数量显着大于样本量,它也能表现良好。此外,所提出的系统的一个非常重要的特征是能够处理具有不同时间范围的因素,这是现有方法所缺乏的。