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內容簡介： 本书聚焦时间序列数据的复杂网络构建技术，系统阐述了针对一维和高维时间序列数据的复杂网络构建方法，对一些重要结果进行了理论证明，得到了一系列具有普适性的结论。基于网络拓扑结构提出了度量系统复杂性、关联性等的指标，设计了分析系统变化规律、预测系统未来性态及控制系统变化的新的方法体系，并在分析能源价格演化特征、能源市场与碳市场联动特征、原油贸易行为特征等方面进行了实证应用。本书第1章对复杂网络构建技术进行了综述；第2～5章介绍了有限穿越水平可视复杂网络、相空间粗粒化网络、递归网络、多层复杂网络的网络构建技术，并给出了应用实例；第6章构建了基于复杂网络的时间序列预测方法；第7章构建了全球原油进口国互动关系网络、全球石油贸易网络等，提出了基于逾渗理论的原油供应风险预警方法和基于复杂网络视角的全球原油交易系统结构优化方法；第8章对本书内容进行了总结并对今后的工作进行了展望。 目錄： 目录 第1章　绪论 1 1.1　复杂网络构建技术概述 1 1.2　基于向量数据的复杂网络构建技术 2 1.3　基于时间序列数据的复杂网络构建技术 8 1.4　本章小结 14 参考文献 15 第2章　有限穿越水平可视复杂网络的构建及应用 21 2.1　有限穿越水平可视复杂网络的构建 21 2.2　有限穿越水平可视复杂网络的理论结果及数值仿真 22 2.3　基于有限穿越水平可视复杂网络的系统全局演化特征度量 45 2.4　有限穿越水平可视复杂网络的序列模态理论结果及应用 51 2.5　有向有限穿越水平可视复杂网络构建及应用 69 2.6　本章小结 74 参考文献 76 第3章　粗粒化复杂网络的构建及其应用 78 3.1　粗粒化复杂网络构建技术 78 3.2　基于粗粒化复杂网络的国际原油、汽油价格波动行为分析 80 3.3　相空间粗粒化复杂网络构建技术 108 3.4　基于相空间粗粒化复杂网络构建技术的数值仿真 111 3.5　本章小结 121 参考文献 123 第4章　递归复杂网络构建技术及应用 126 4.1　递归图与递归复杂网络概述 126 4.2　基于递归图的碳市场与能源市场关联关系分析 140 4.3　基于递归复杂网络的时间序列异常点识别 152 4.4　本章小结 158 参考文献 159 第5章　多元时间序列复杂网络构建技术及应用 163 5.1　面板数据有限穿越水平可视复杂网络的构建及理论分析 163 5.2　面板数据有限穿越水平可视复杂网络的应用 169 5.3　基于相关性度量的多元时间序列复杂网络构建及应用 175 5.4　基于多层网络的多元时间序列复杂网络构建技术及应用 196 5.5　本章小结 207 参考文献 209 第6章　基于复杂网络的时间序列预测技术及应用 212 6.1　基于网络拓扑结构的时间序列预测技术 213 6.2　基于网络拓扑结构的国际原油、汽油价格预测 218 6.3　基于复杂网络和人工智能算法的时间序列预测技术 234 6.4　基于DFN-AI模型的原油价格预测 238 6.5　基于机器学习算法的原油价格趋势预测 247 6.6　本章小结 266 参考文献 270 第7章　全球原油贸易复杂网络构建及分析 273 7.1　复杂网络视角下的原油进口国互动模式及风险度量 273 7.2　基于复杂网络的国际石油贸易关系演化特征分析 295 7.3　基于复杂网络的国际原油进口贸易系统风险识别 309 7.4　全球原油贸易系统结构优化的复杂网络方法 323 7.5　本章小结 338 参考文献 340 第8章　总结与展望 344

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