Singuläre Spektralanalyse
Die Singuläre Spektralanalyse (SSA) ist eine nichtparametrische Methode zur Zeitreihenzerlegung und -prognose, die auf der Singulärwertzerlegung (SVD) einer zeitverzögerten Einbettungsmatrix basiert. Eingeführt von Broomhead und King (1986) und weiterentwickelt von Vautard, Yiou und Ghil (1992), zerlegt SSA Zeitreihen in Trend-, Oszillations- und Rauschkomponenten, ohne ein zugrunde liegendes Modell anzunehmen. Sie ist besonders wirksam für kurze, verrauschte, nicht-stationäre Signale, bei denen parametrische Ansätze versagen.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- Broomhead, D. S., & King, G. P. (1986). Extracting qualitative dynamics from experimental data. Physica D: Nonlinear Phenomena, 20(2–3), 217–236. DOI: 10.1016/0167-2789(86)90031-X ↗
- Vautard, R., Yiou, P., & Ghil, M. (1992). Singular-spectrum analysis: A toolkit for short, noisy chaotic signals. Physica D: Nonlinear Phenomena, 58(1–4), 95–126. DOI: 10.1016/0167-2789(92)90103-T ↗
- Golyandina, N., Nekrutkin, V., & Zhigljavsky, A. (2001). Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques. Chapman and Hall/CRC. link ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Singular Spectrum Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/time-series/singular-spectrum-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Unabhängigkeitsanalyse von Komponenten (ICA)Maschinelles Lernen↔ compare
- Kernel PCAMaschinelles Lernen↔ compare
- SingulärwertzerlegungNumerische Methoden↔ compare
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →