drawback — the frequent appearance

drawback — the frequent appearance of mode mixing, which is defined as a single IMF either
consisting of signals of widely disparate scales, or a signal of a similar scale residing in different
IMF components. To overcome the problem,Wu and Huang (2004) proposed EEMD. The basic
idea of EEMD is that each observed data are amalgamations of the true time series and noise.
Thus even if data are collected by separate observations, each with a different noise level, the
ensemble mean is close to the true time series. Therefore, an additional step is taken by adding
white noise thatmay help extract the true signal in the data. The procedure of EEMDis developed
as follows:
1) Add a white noise series to the targeted data;
2) Decompose the data with added white noise into IMFs;
3) Repeat step 1 and step 2 iteratively, but with different white noise series each time; and obtain
the (ensemble) means of corresponding IMFs of the decompositions as the final result.
The added white noise series present a uniform reference frame in the time–frequency and
time–scale space for signals of comparable scales to collate in one IMF and then cancel itself out
(via ensemble averaging), after serving its purpose; therefore, it significantly reduces the chance
of mode mixing and represents a substantial improvement over the original EMD. The effect of
the added white noise can be controlled according to the well-established statistical rule proved by
Wu and Huang (2004):
en ¼
e
pffiNffiffiffi : ð4Þ
Where N is the number of ensemble members, ε is the amplitude of the added noise, and εn is
the final standard deviation of error, which is defined as the difference between the input signal
and the corresponding IMFs. In practice, the number of ensemble members is often set to 100 and
the standard deviation of white noise series is set to 0.1 or 0.2.
3. Decomposition
Through EEMD, crude oil price data series can be decomposed into a set of independent IMFs
with different scales, plus the residue. The analyses of these IMFs and the residue help explore the
variability and formation of crude oil price from a new perspective.
3.1. Data
The monthly data of West Texas Intermediate (WTI) crude oil spot price, which is treated as
the benchmark crude oil price for international oil markets, are used in our analysis.
Fig. 1 shows the data series of WTI from Jan. 1946 to May 2006. In our experiments, three
subdata sets of WTI are used. The first one is all the monthly data from Jul. 1946 to May 2005,
512 data points in total. The long time range of this data set helps extract more information and
analyze crude oil price from a long term view. The inclusion of crude oil price in different time
periods, having different characteristics, does not affect the final results since EEMD is local. The
other two data sets just cover the period from Jul. 2000 to May 2006, but one is weekly data of
308 data points and the other is monthly data of 71 data points. The shorter period lets us focus on
features of recent periods of high oil price and the different frequencies of data allow us to explore
the features of crude oil price in different frequency ranges.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คืนเงินคือลักษณะประจำของโหมดผสม ซึ่งถูกกำหนดเป็น IMF เดียวอย่างใดอย่างหนึ่งประกอบด้วยสัญญาณของเกล็ดแตกต่างกันอย่างกว้างขวาง หรือสัญญาณของสเกลคล้ายที่แห่งอื่นคอมโพเนนต์ของ IMF เพื่อเอาชนะปัญหา วูและหวง EEMD เสนอ (2004) พื้นฐานความคิดของ EEMD คือ ว่า แต่ละสังเกตข้อมูล amalgamations ของชุดข้อมูลเวลาจริงและเสียงรบกวนดังนั้นแม้ว่ามีการรวบรวมข้อมูล โดยการสังเกตแยกต่างหาก แต่ละกับระดับเสียงที่แตกต่างกัน การหมายถึงวงดนตรีเป็นชุดเวลาจริง ดังนั้น ใช้ขั้นตอนเพิ่มเติม โดยการเพิ่มthatmay สีขาวเสียงช่วยดึงสัญญาณจริงในข้อมูล ขั้นตอนของพัฒนา EEMDisดังนี้:1) ชุดขาวเสียงเพิ่มข้อมูลเป้าหมาย2 ข้อมูล มีเพิ่มสีขาวเสียงเปื่อยเป็น IMFs3) ทำซ้ำขั้นตอนที่ 1 และขั้นที่ 2 ซ้ำ ๆ แต่ชุดขาวเสียงรบกวนที่แตกต่างกัน และได้รับหมายถึง (วงดนตรี) ของ IMFs ที่เกี่ยวข้องของ decompositions ที่เป็นผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายชุดขาวเพิ่มเสียงนำกรอบอ้างอิงรูปเวลาความถี่ และพื้นที่มาตราส่วนเวลาสำหรับสัญญาณของเครื่องชั่งน้ำหนักเทียบเท่า การตรวจเทียบใน IMF หนึ่งแล้ว ยกตัวเองออก(ผ่านวงดนตรีหาค่าเฉลี่ย), หลังจากการให้บริการจุดประสงค์ ดังนั้น มันลดโอกาสของโหมดผสมและปรับปรุงพบกว่า EMD เดิม ผลของการสามารถควบคุมเสียงขาวเพิ่มตามกฎทางสถิติดีขึ้นโดยวูและหวง (2004):น้ำ¼อีpffiNffiffiffi: ð4Þโดยที่ N คือ จำนวนสมาชิกในวงดนตรี εเป็นคลื่นของเสียงเพิ่ม และ εnส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสุดท้ายของข้อผิดพลาด ซึ่งถูกกำหนดให้เป็นความแตกต่างระหว่างสัญญาณอินพุตและ IMFs ที่เกี่ยวข้อง ในทางปฏิบัติ จำนวนสมาชิกในวงดนตรีมักจะไว้ 100 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของชุดขาวเสียงถูกตั้งค่าเป็น 0.1 หรือ 0.23. แยกส่วนประกอบผ่าน EEMD ชุดข้อมูลราคาน้ำมันดิบสามารถถูกย่อยสลายไปเป็นชุดของ IMFs อิสระพร้อมระดับต่าง ๆ การตกค้าง ช่วยวิเคราะห์เหล่านี้ IMFs และสารตกค้างได้รับการออกแบบสำหรับความผันผวนและการก่อตัวของราคาน้ำมันดิบจากมุมมองใหม่3.1. ข้อมูลข้อมูลรายเดือนของเวสต์เท็กซัสกลาง (WTI) น้ำมันดิบราคา ซึ่งถือว่าเป็นราคาน้ำมันดิบมาตรฐานสำหรับตลาดน้ำมันระหว่างประเทศ ใช้ในการวิเคราะห์ของเราFig. 1 แสดงชุดข้อมูลของ WTI จาก 1946 ม.ค.พฤษภาคม 2006 ในการทดลองของเรา สามชุด subdata ของ WTI จะใช้ คนแรกก็คือ ข้อมูลทั้งหมดประจำเดือนจาก 1946 กรกฎาคมถึง 2548 พฤษภาคม512 จุดข้อมูลทั้งหมด ช่วงเวลานานของชุดข้อมูลนี้ช่วยดึงข้อมูลเพิ่มเติม และวิเคราะห์ราคาน้ำมันดิบจากมุมมองระยะยาว รวมของราคาน้ำมันดิบในเวลาอื่นรอบระยะเวลา มีลักษณะที่แตกต่าง ไม่มีผลผลสุดท้ายเนื่องจาก EEMD ท้องถิ่น ที่อื่น ๆ ค่าเพียงครอบคลุมระยะเวลาตั้งแต่ 2000 กรกฎาคม 2006 พฤษภาคม แต่หนึ่งคือข้อมูลรายสัปดาห์จุดข้อมูล 308 และอื่น ๆ เป็นข้อมูลรายเดือนของจุดข้อมูล 71 ให้ระยะเวลาสั้นเราเน้นลักษณะการทำงานของรอบระยะเวลาล่าสุดของราคาน้ำมันที่สูงและความถี่แตกต่างกันของข้อมูลให้เราสำรวจคุณลักษณะของราคาน้ำมันดิบในช่วงความถี่ที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คืน - ปรากฏตัวบ่อยของการผสมโหมดซึ่งถูกกำหนดให้เป็นกองทุนการเงินระหว่างประเทศเดียวทั้ง
ที่ประกอบด้วยสัญญาณของเครื่องชั่งที่แตกต่างกันอย่างกว้างขวางหรือสัญญาณของขนาดที่คล้ายกันที่อาศัยอยู่ในที่แตกต่างกัน
ส่วนประกอบกองทุนการเงินระหว่างประเทศ ที่จะเอาชนะปัญหาวูและ Huang (2004) เสนอ EEMD พื้นฐาน
ความคิดของ EEMD คือแต่ละสังเกตข้อมูล amalgamations ของอนุกรมเวลาจริงและเสียง.
ดังนั้นแม้ว่าข้อมูลจะถูกเก็บรวบรวมโดยสังเกตแยกกันกับระดับเสียงที่แตกต่างกัน
หมายถึงวงดนตรีที่อยู่ใกล้กับอนุกรมเวลาจริง ดังนั้นขั้นตอนเพิ่มเติมจะนำมาโดยการเพิ่ม
เสียงสีขาว thatmay ช่วยดึงสัญญาณจริงในข้อมูล ขั้นตอนของการพัฒนา EEMDis
ดังนี้
1) เพิ่มเสียงสีขาวชุดข้อมูลเป้าหมาย;
2) สลายข้อมูลที่มีการเพิ่มเสียงสีขาวลงใน IMFs;
3) ทำซ้ำขั้นตอนที่ 1 และขั้นตอนที่ 2 ซ้ำ แต่ด้วยชุดเสียงสีขาวที่แตกต่างกันในแต่ละครั้ง ; และได้รับ
(วงดนตรี) หมายถึงการที่สอดคล้องกันของการสลายตัว IMFs เป็นผลสุดท้าย.
เพิ่มชุดเสียงสีขาวนำเสนอกรอบอ้างอิงในเครื่องแบบเวลาความถี่และ
พื้นที่ขนาดเวลาสำหรับสัญญาณของเครื่องชั่งเทียบได้กับการทานในกองทุนการเงินระหว่างประเทศหนึ่งแล้ว ยกเลิกตัวเองออก
(ผ่านชุดเฉลี่ย) หลังจากให้บริการจุดประสงค์ของตน ดังนั้นจึงช่วยลดโอกาส
ของการผสมโหมดและแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญกว่าเดิมเมอร์ค ผลกระทบของการ
เพิ่มเสียงสีขาวสามารถควบคุมได้ตามที่ดีขึ้นกฎทางสถิติพิสูจน์โดย
วูและ Huang (2004):
en ¼
อี
pffiNffiffiffi: ð4Þ
ที่ไหน N คือจำนวนสมาชิกวงดนตรี, εคือความกว้างของเสียงเพิ่ม และεnเป็น
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสุดท้ายของข้อผิดพลาดที่ถูกกำหนดให้เป็นความแตกต่างระหว่างสัญญาณอินพุท
และ IMFs ที่สอดคล้องกัน ในทางปฏิบัติจำนวนสมาชิกในวงมักจะถูกตั้งไว้ที่ 100 และ
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของชุดเสียงสีขาวถูกตั้งไว้ที่ 0.1 หรือ 0.2.
3 สลายตัว
ผ่าน EEMD ราคาน้ำมันดิบชุดข้อมูลที่สามารถย่อยสลายเป็นชุดของ IMFs อิสระ
ด้วยเกล็ดที่แตกต่างกันรวมทั้งสารตกค้าง วิเคราะห์ IMFs ตกค้างเหล่านี้และช่วยสำรวจ
ความแปรปรวนและการก่อตัวของราคาน้ำมันดิบจากมุมมองใหม่.
3.1 ข้อมูล
ข้อมูลรายเดือนของเวสต์เท็กซัส Intermediate (WTI) ราคาน้ำมันดิบจุดซึ่งถือว่าเป็น
ราคาน้ำมันดิบมาตรฐานสำหรับตลาดน้ำมันระหว่างประเทศที่ใช้ในการวิเคราะห์ของเรา.
รูป 1 แสดงชุดข้อมูล WTI จากมกราคม 1946 ถึงเดือนพฤษภาคม 2006 ในการทดลองของเราสาม
ชุด subdata ของ WTI จะใช้ คนแรกคือข้อมูลทั้งหมดที่รายเดือนจากกรกฎาคม 1946 ถึงเดือนพฤษภาคม 2005
512 จุดข้อมูลทั้งหมด ช่วงเป็นเวลานานของข้อมูลชุดนี้จะช่วยดึงข้อมูลเพิ่มเติมและ
วิเคราะห์ราคาน้ำมันดิบจากมุมมองในระยะยาว รวมของราคาน้ำมันดิบในระยะเวลาที่แตกต่างกัน
ช่วงเวลาที่มีลักษณะที่แตกต่างกันไม่ได้ส่งผลกระทบต่อผลสุดท้ายตั้งแต่ EEMD มีในท้องถิ่น
อีกสองชุดข้อมูลเพียงครอบคลุมระยะเวลาตั้งแต่กรกฎาคม 2000 ถึงเดือนพฤษภาคมปี 2006 แต่อย่างใดอย่างหนึ่งคือข้อมูลรายสัปดาห์ของ
308 จุดข้อมูลและอื่น ๆ เป็นข้อมูลรายเดือนจาก 71 จุดข้อมูล ระยะเวลาที่สั้นจะช่วยให้เรามุ่งเน้นไปที่
คุณสมบัติของระยะเวลาที่ผ่านมาของราคาน้ำมันที่สูงและความถี่ที่แตกต่างของข้อมูลช่วยให้เราสามารถสำรวจ
คุณสมบัติของราคาน้ำมันดิบในช่วงความถี่ที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อเสีย - ลักษณะบ่อยของโหมดผสม ซึ่งหมายถึงกองทุนเดียวเหมือนกัน
ประกอบด้วยสัญญาณของอย่างกว้างขวางหลากหลายระดับ หรือสัญญาณของมาตราส่วนที่คล้ายกันที่อาศัยอยู่ในส่วนประกอบของ IMF ที่แตกต่าง

ที่จะเอาชนะปัญหา ง่อก๊ก และ หวง ( 2547 ) ได้เสนอ eemd . ความคิดพื้นฐานของ eemd
คือแต่ละข้อมูลจะ amalgamations ของอนุกรมเวลาจริงและเสียง .
ดังนั้นถ้าเก็บรวบรวมข้อมูลโดยการสังเกตแยกกันด้วยระดับเสียงที่แตกต่างกัน
ทั้งมวลหมายถึงอยู่ใกล้กับแบบเวลาจริง ดังนั้น ขั้นตอนเพิ่มเติมจะถูกเพิ่ม
ได้เสียงสีขาวช่วยสกัดสัญญาณจริงในข้อมูล กระบวนการพัฒนา ดังนี้ eemdis

1 ) ใส่ชุดสีขาวเสียงเพื่อกำหนดเป้าหมายของข้อมูล ;
2 ) การเพิ่มข้อมูลด้วยเสียงสีขาวเป็น imfs ;
3 ) ทำซ้ำขั้นตอนที่ 1 และขั้นตอนที่ 2 ซ้ำ แต่ที่มีเสียงสีขาวชุดในแต่ละครั้ง และขอรับ
( วงดนตรี ) วิธีการที่สอดคล้องกัน imfs ของ decompositions เป็นผลสุดท้าย
เพิ่มเสียงสีขาวชุดปัจจุบันของกรอบอ้างอิงในเครื่องแบบ เวลาและความถี่ -
เวลาและขนาดพื้นที่สำหรับสัญญาณของเครื่องชั่งเพื่อตรวจสอบเทียบเคียงในไอเอ็มเอฟ และก็ยกเลิกเอง
( ผ่านทั้งหมดเฉลี่ย ) หลังจากที่ให้บริการวัตถุประสงค์ ดังนั้น จึงช่วยลดโอกาสของโหมดผสม
และแสดงถึงการปรับปรุงอย่างมากกว่า EMD ต้นฉบับ ผลของ
เพิ่มเสียงสีขาวสามารถควบคุมตามกฎพิสูจน์โดย
สถิติดีขึ้นวูและหวง ( 2004 ) :

¼
e
pffinffiffiffi : ð 4 Þ
โดยที่ n คือหมายเลขของสมาชิกวงดนตรีεคือค่าของเพิ่มเสียง และε n
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสุดท้ายของข้อผิดพลาด ซึ่งหมายถึง ความแตกต่างระหว่างสัญญาณ
และ imfs สอดคล้องกัน . ในการฝึก จำนวนสมาชิกทั้งหมดมักจะตั้ง 100
ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของชุดเสียงสีขาวถูกตั้งค่าเป็น 01 หรือ 2 .
3 การย่อยสลาย
ผ่าน eemd น้ำมันดิบ ราคาข้อมูลอนุกรมสามารถย่อยสลายลงในชุดของอิสระ imfs
ด้วยระดับที่แตกต่างกันรวมทั้งกาก การวิเคราะห์ imfs เหล่านี้และสารตกค้าง ช่วยสำรวจ
แปรปรวนและการก่อตัวของราคาน้ำมันดิบจากมุมมองใหม่ .
1 . ข้อมูล ข้อมูลรายเดือนของ
เวสท์เท็กซัส ( WTI ) ราคากลางจุด น้ำมันดิบ ซึ่งถือว่าเป็น
ราคาน้ํามันดิบมาตรฐานสำหรับตลาดน้ำมันระหว่างประเทศ ใช้ในการวิเคราะห์ของเรา
รูปที่ 1 แสดงชุดข้อมูลทางเศรษฐกิจจากมกราคม 2489 ถึง พฤษภาคม 2549 ในการทดลองของเรา สาม
subdata ชุด WTI จะใช้ อันแรกเป็นข้อมูลรายเดือนจากกรกฎาคม 1946 ถึงพฤษภาคม 2548
512 จุดข้อมูลทั้งหมด เวลาช่วงยาวของข้อมูลชุดนี้ จะช่วยให้สารสกัดจากข้อมูลเพิ่มเติมและ
วิเคราะห์ราคาน้ำมันดิบ จากมุมมองระยะยาว รวมราคาน้ำมันดิบในช่วงเวลา
ที่แตกต่างกันมีลักษณะที่แตกต่างกัน ไม่มีผลต่อการเข้ารอบตั้งแต่ eemd เป็นท้องถิ่น
อีกสองชุดข้อมูลจะครอบคลุมระยะเวลาจากกรกฎาคม 2543 ถึงพฤษภาคม 2006 แต่เป็นข้อมูลรายสัปดาห์ของ
308 จุดข้อมูลและอื่น ๆ เป็นข้อมูลรายเดือนของ 71 จุดข้อมูล ระยะสั้นจะช่วยให้เราโฟกัส
คุณลักษณะล่าสุดของช่วงราคาน้ำมันสูงและความถี่ที่แตกต่างกันของข้อมูลให้เราสำรวจ
คุณลักษณะของราคาน้ำมันดิบในช่วงความถี่ที่แตกต่างกัน .