该【上海房地产市场的多尺度周期波动特征——基于集合经验模态分解和周期相位识别的分析 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【上海房地产市场的多尺度周期波动特征——基于集合经验模态分解和周期相位识别的分析 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。上海房地产市场的多尺度周期波动特征——基于集合经验模态分解和周期相位识别的分析上海房地产市场是中国乃至全球房地产市场中的重要组成部分,对于其多尺度周期波动特征的研究有助于更好地了解和预测市场走势,以便房地产从业者和政策制定者做出科学决策。本文将利用集合经验模态分解和周期相位识别的方法,对上海房地产市场的多尺度周期波动特征进行分析。首先,我们介绍集合经验模态分解(position,EEMD)方法。EEMD是一种非线性信号分解方法,它将原始信号分解成若干个局部振动函数(IntrinsicModeFunction,IMF),每个IMF都具有不同的频率和幅值。通过对每个IMF的分析,可以揭示原始信号中的不同尺度和不同频率的周期波动特征。然后,我们将EEMD方法应用于上海房地产市场的房价指数数据。首先,我们将房价指数数据进行EEMD分解,得到若干个IMF分量和一个残差分量。然后,我们对每个IMF分量进行频谱分析,得到其相应的频率特征。通过对频率特征的分析,可以发现不同尺度的周期波动。接下来,我们介绍周期相位识别的方法。周期相位识别是一种通过计算信号的瞬时频率来识别周期性信号的方法。对于房价指数数据的每个IMF分量,我们计算其瞬时频率,并通过瞬时频率的变化来识别周期相位。通过对周期相位的分析,可以揭示不同周期的波动特征。最后,我们将得到的结果进行总结和分析。通过对上海房地产市场的多尺度周期波动特征的研究,我们可以发现市场中存在的不同尺度和不同周期的波动。这些结果对于房地产从业者和政策制定者制定合理的经营策略和政策具有重要意义。总之,本文利用集合经验模态分解和周期相位识别的方法,对上海房地产市场的多尺度周期波动特征进行了研究。这一研究有助于更好地了解和预测上海房地产市场的走势,对于房地产从业者和政策制定者具有重要意义。
上海房地产市场的多尺度周期波动特征——基于集合经验模态分解和周期相位识别的分析 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.