Какие существуют компактные алгоритмы для генерации интересных данных временных рядов? - PullRequest
1 голос
/ 03 сентября 2008

Вопрос вроде говорит сам за себя.

Будь то для целей тестирования кода, или вы моделируете реальный процесс, или вы пытаетесь произвести впечатление на любимого человека, какие алгоритмы люди используют для создания интересных данных временных рядов? Есть ли хорошие ресурсы с консолидированным списком? Нет ограничений на значения (кроме плюс или минус бесконечность) или измерения, но я ищу примеры, которые люди нашли полезными или захватывающими на практике.

Бонусные баллы за экономные и читабельные образцы кода.

Ответы [ 3 ]

2 голосов
/ 03 сентября 2008

Существует множество генераторов PRN, и вы всегда можете получить бесплатных случайных битов или даже купить их на CD или DVD.

Я использовал простые генераторы синусоидальной волны, смешанные вместе с некоторым фазовым и амплитудным шумом, чтобы получить сигналы, которые звучат и выглядят интересными для людей, когда их пропускают через динамики или свет, но я не знаю, что вы значит интереснее.

Существуют способы генерирования данных, которые выглядят интересными в форме диаграммы, но они будут отличаться от данных, используемых на биржевой диаграмме, и ни один из них не создаст хорошее "статичное" изображение, например аналоговое телевидение, настроенное на нулевой канал.

Вы можете использовать игру жизни Конвея в качестве PRN и «слушать» ячейки (или запускать все ячейки через логическую схему), чтобы получить некоторые интересные сигналы, основанные на времени.

Было бы интересно взглянуть на график обновлений / вставок БД для Stackoverflow с течением времени, и вы могли бы добывать эти данные.

На самом деле существуют бесконечные способы генерирования «интересных» данных временных рядов. Вы можете сузить сферу своего вопроса?

2 голосов
/ 04 сентября 2008

Попробуйте тип повторений, которые могут давать различные простые или хаотические ряды, основанные на части их фазовых пространств, которые вы исследуете: самое простое, что я могу придумать, это логистическая карта x (n + 1) = r * x (n) * (1 - х (н)). С г ок. 3.57 вы получаете хаотические результаты, которые зависят от начальной точки.

Если вы построите график зависимости от времени, вы можете получить множество различных рядов, просто манипулируя этим параметром r. Если бы вы изобразили его как x (n + 1) v. X (n) без соединения точек, вы увидите, как простая парабола со временем обретает форму.

Это одна из самых основных функций из теории хаоса, она пробует более интересные полиномы, изображает их как x (n + 1) v. X (n) и наблюдает за формой, а затем строит график x (n) v. n это веселый и интересный способ создания сериалов.

График x (n + 1) v. X (n) делает это быстро очевидным, если вы посещаете только небольшое количество точек. Более глубокие рецидивы также становятся более интересными, и использование различных значений x (0) для проверки чувствительности к начальным условиям также представляет интерес.

Но для простоты, контроля по одному параметру и возможности найти что-то, что можно почитать о вашем повторении, будет трудно победить логистическую карту.

Я рекомендую: http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_map. В нем есть хорошее описание того, что ожидать от различных значений r.

2 голосов
/ 03 сентября 2008

У вас нет ответа на часть алгоритма, но вы можете увидеть, насколько «реалистичны» ваши данные с законом Бенфорда

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...