熵值法matlab代码-PMIME-and-TE:来自混合嵌入的部分条件互信息,用于多元时间序列中的耦合估计。我们还使用传递熵来实现此方法

上传者: 38645133 | 上传时间: 2021-07-20 18:31:07 | 文件大小: 165KB | 文件类型: ZIP
保守值法matlab代码PMIME和TE 我们通过混合嵌入实现部分条件互信息,以进行多元时间序列的耦合估计。 我们还使用传递熵来实现此方法。 在建议的部分MIME(PMIME)度量中,嵌入在所有观察到的变量上,并且在解释响应变量时进行了优化。 结果表明,PMIME可以正确检测直接耦合,并且胜过(线性)条件格兰杰因果关系和部分转移熵。 而且,我们还使用传递熵代替条件互信息来评估耦合。 环境 Matlab的 Windows或Linux或Mac 步 准备表示长度为K的K时间序列的N x K矩阵的数据。 对使用PMIME或TE的程序进行编码。 function [RM,ecC] = PMIME(allM,Lmax,T,nnei,A,showtxt) function [RM,ecC] = TransferEntropy(allM,Lmax,T,nnei,nsur,alpha,showtxt) 输入 allM:长度为N的K个时间序列的N x K矩阵。 Lmax:搜索混合嵌入矢量的X和Y分量的最大延迟(默认为5)。 T: T向前迈进了混合嵌入向量必须解释的地方。 请注意,如果T> 1,则未来向量的

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