多元时间序列结构性断点检测的高效ADMM算法
摘要：一种高效的交替方向乘法器（ADMM）算法用于将具有结构性断裂的多元非平稳时间序列分割成平稳区域。我们借鉴最近的工作，假设序列在各段中遵循矢量自回归模型，并使用群组融合套索惩罚来制定凸估计过程。我们的ADMM方法首先将凸问题分解为全局二次规划和简单的群组套索近似更新。我们证明了全局问题可以在时间依赖的转换矩阵的行上并行化，并且每个子问题可以重写为高斯状态空间模型的对数似然形式。因此，我们开发了一种卡尔曼平滑算法，以使全局更新的时间复杂度与序列的长度成线性关系。
作者：Alex Tank, Emily B. Fox, Ali Shojaie
论文ID：1711.08392
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2018-06-26