工作面瓦斯浓度时间序列特征挖掘与预警应用 被引量：11

1

作者 杨艳国 穆永亮 秦洪岩 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期120-125,共6页

为实现工作面瓦斯异常涌出的动态、实时预警,对工作面瓦斯浓度时间序列的概率分布进行分析,利用Shapiro-Wilk和Lilliefors联合正态检验的方法,深入挖掘工作面瓦斯浓度时间序列的分布特征;以潘三矿某掘进工作面为例,实时正态检验工作面... 为实现工作面瓦斯异常涌出的动态、实时预警,对工作面瓦斯浓度时间序列的概率分布进行分析,利用Shapiro-Wilk和Lilliefors联合正态检验的方法,深入挖掘工作面瓦斯浓度时间序列的分布特征;以潘三矿某掘进工作面为例,实时正态检验工作面过断层时的瓦斯浓度时间序列。结果表明：当影响工作面瓦斯涌出因素作用比较均匀、单一因素不起决定性作用时,瓦斯浓度时间序列服从正态分布;当不服从正态分布时,则断层对工作面瓦斯涌出影响显著,有可能发生灾害。通过对工作面瓦斯浓度时间序列进行实时正态检验以辨识瓦斯涌出状态,将瓦斯浓度时间序列的分布特征作为预警的依据,能为瓦斯灾害的预测预警起有效的辅助作用。 展开更多

关键词 瓦斯浓度 时间序列 正态分布 假设检验 异常辨识 灾害预警

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浅谈区域自动气象站状态监控与异常识别 被引量：8

2

作者 曾海云 陈成海 +1 位作者 游文芬 林美英 《气象研究与应用》 2011年第3期81-83,共3页

利用广西加密自动气象站数据查询系统和数据的连续性、逻辑性进行判别自动气象站运行状态与数据异常状况。

关键词 自动气象站 状态监控 异常识别

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滑坡前兆突变异常识别方法 被引量：9

3

作者 秦四清 《岩土力学》 EI CSCD 2000年第1期36-39,共4页

将滑坡位移观测值时间序列视为非平稳随机过程 ,采用建立系统的同态模型的方法提取短期异常 ,并给出了异常识别准则、有序度计算公式 ;用一阶差分进行高通滤波的方法提取临滑异常并进行预测 ;根据异常时刻组成的灾变日期集用灰色灾变模... 将滑坡位移观测值时间序列视为非平稳随机过程 ,采用建立系统的同态模型的方法提取短期异常 ,并给出了异常识别准则、有序度计算公式 ;用一阶差分进行高通滤波的方法提取临滑异常并进行预测 ;根据异常时刻组成的灾变日期集用灰色灾变模型进行预测。 展开更多

关键词 短期异常 临滑异常 异常识别准则 滑坡

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移动通信网络异常信号优化识别研究 被引量：11

4

作者 张涛 张颖江 《计算机仿真》 北大核心 2017年第3期309-312,共4页

对移动通信网络异常信号进行准确识别,可以提高移动通信网络运行的安全性。进行异常信号识别时,需要提取移动通信网络异常信号数据特征,对根据特征对异常信号数据进行分类,建立移动通信网络异常信号识别模型,而传统基于遗传神经网络算法... 对移动通信网络异常信号进行准确识别,可以提高移动通信网络运行的安全性。进行异常信号识别时,需要提取移动通信网络异常信号数据特征,对根据特征对异常信号数据进行分类,建立移动通信网络异常信号识别模型,而传统基于遗传神经网络算法,是通过对大量的网络信号样本信息进行训练及测试实现的,不能对异常信号数据特征进行准确提取,存在识别不准确、误差大的问题。提出基于DFI的移动通信网络异常信号的识别方法。将DFI技术与SVM算法相融合,引入到移动通信网络异常信号的识别分类问题中,获取移动通信网络异常信号数据的特性,利用SVM算法建立移动通信网络异常信号最优分类面,构建移动通信网络异常信号识别模型,基于SVM的控制模块,对移动通信网络异常信号进行识别控制。仿真结果表明,提出的移动通信网络异常信号识别模型具有较高的识别准确度。 展开更多

关键词 移动通信网络 异常信号识别 最优分类面

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基于神经网络的船舶通信网络异常数据识别 被引量：7

5

作者 田银磊 刘书伦 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第17期148-151,共4页

提出基于神经网络的船舶通信网络异常数据识别方法,为去除冗余数据,将通信网络数据映射至统一数据区间,并切片为多模态数据模式。由联合关联规则,提取通信网络多模态数据特征,作为基于粒子群优化模糊神经网络的网络异常数据识别模型的... 提出基于神经网络的船舶通信网络异常数据识别方法,为去除冗余数据,将通信网络数据映射至统一数据区间,并切片为多模态数据模式。由联合关联规则,提取通信网络多模态数据特征,作为基于粒子群优化模糊神经网络的网络异常数据识别模型的输入样本,经粒子群算法调节模糊神经网络连接权重后,将模型网络模型训练为稳定状态,在此状态下通过Softmax分类器,结合数据特征隶属度与模糊规则,分析船舶通信网络数据特征是否异常,输出多类型异常数据识别结果。实验结果表明:该方法可有效去除船舶通信网络异常数据内存在的冗余数据,具备较好的预处理效果;提取船舶通信网络数据特征时的偏差数值极小,特征提取能力好;可有效识别不同类型的船舶通信网络数据内的异常数据,且识别精度较高,应用性较强。 展开更多

关键词 模糊神经网络 船舶 通信网络 异常数据识别 特征提取 粒子群算法

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基于骨架序列多算法的粮仓作业人员异常行为视频识别

6

作者 侯晓龙 杨卫东 +2 位作者 李磊 于俊伟 许启铿 《粮油食品科技》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期201-210,共10页

粮仓是保障粮食储藏安全的重要设施。粮仓为封闭大空间,仓内光照昏暗、空气流通差,熏蒸、气调等作业增加了人员安全隐患,通过仓内安防视频对作业人员的异常行为进行识别与分析,是作业人员安全操作的一项重要技术保障。提出了一种基于骨... 粮仓是保障粮食储藏安全的重要设施。粮仓为封闭大空间,仓内光照昏暗、空气流通差,熏蒸、气调等作业增加了人员安全隐患,通过仓内安防视频对作业人员的异常行为进行识别与分析,是作业人员安全操作的一项重要技术保障。提出了一种基于骨架序列多算法的粮仓内作业人员异常行为的视频识别算法。首先,利用YOLOv3tiny模型对人体进行快速检测,结合Sort对多目标进行运动轨迹跟踪,通过AlphaPose模型提取人体骨架坐标序列及权重信息;进而,根据人体骨架自然连接节点构成的实际空间图(RSG)和虚拟人体的重心与头、手、脚互连构建的虚拟空间图(VSG),基于人体动力学重心与手脚互动的平衡性,提取仓内作业人员异常行为的空间特征和串联时间卷积(TC)的时空特征;最后,提出了虚实结合的时空图卷积网络(VR-STGCN)仓内作业人员的异常行为视频识别算法。同时自建了混合数据集,并将VR-STGCN与SSD、PCANet、Two-StreamCNN、STGCN等四种算法进行了对比实验与分析。结果表明:VR-STGCN各项指标均优于其他四种算法;VR-STGCN能够在光线不足、多目标、远距离等复杂环境下准确地识别出仓内人员的跌倒、爬行、躺平等异常行为,识别准确率达到97.7%,处理速度为18.67 fps,能够实时分析作业人员异常行为。研究成果为复杂环境下粮仓作业人员的安全保障提供了一种全新高效的技术。 展开更多

关键词 时空图卷积 异常行为识别 人体动力学 粮仓作业安全

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基于关键帧定位的人体异常行为识别

7

作者 刘雨萌 桑海峰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期104-111,共8页

近年来,基于视频的人体异常行为识别算法取得了一定的研究成果,但由于监控视频中存储的数据量庞大且视频时间跨度较长,在进行长视频或多行人异常动作检测与识别时,现有的识别方法并不适用。为此,提出了一种基于关键帧定位的人体异常行... 近年来,基于视频的人体异常行为识别算法取得了一定的研究成果,但由于监控视频中存储的数据量庞大且视频时间跨度较长,在进行长视频或多行人异常动作检测与识别时,现有的识别方法并不适用。为此,提出了一种基于关键帧定位的人体异常行为识别模型,首先,通过基于标准化流和注意力增强时空图卷积的关键帧定位网络学习正常帧的概率分布,筛选和提取出长视频中的异常帧(关键帧)序列,并将其作为后续网络模型的输入。然后,为了更好地捕捉人体姿势的运动特征和异常情况,提出一种融合注意力和增强残差的时空图卷积异常行为识别算法,将关键帧序列输入到该模型网络中以实现对监控视频中的人体异常行为的高效准确识别。使用公开数据集和自建数据集对该方法的有效性进行验证,实验结果表明,在公开数据集ShanghaiTech Campus上人体异常行为识别的TOP-1准确率达到82.86%,TOP-5准确率达到98.10%,该方法可以更好的完成监控视频中的人体异常行为识别。 展开更多

关键词 异常行为识别 关键帧定位 标准化流 时空图卷积 注意力机制

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基于平均影响值-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法 被引量：5

8

作者 陆双 彭曙蓉 +4 位作者 杨云皓 苏盛 刘登港 张恒 王书龙 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期106-111,共6页

随着国家对光伏产业的大力推进与扶持,以及国家补贴政策具有长期性,出现了很多不法用户以虚假记录发电量骗取国家补贴的行为。针对现有的分布式光伏防窃电技术,提出了一种基于平均影响值(MIV)-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法。... 随着国家对光伏产业的大力推进与扶持,以及国家补贴政策具有长期性,出现了很多不法用户以虚假记录发电量骗取国家补贴的行为。针对现有的分布式光伏防窃电技术,提出了一种基于平均影响值(MIV)-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法。通过获取同一地区的标杆光伏用户及其他光伏用户在同一时段的发电数据,利用原始数据训练BP神经网络,再根据MIV的计算原理构造2组新的训练样本,用新样本的仿真结果计算各光伏用户的MIV,结合启发式前向搜索算法筛选得到与标杆光伏用户发电数据关联性大的用户,未被筛选的用户就是异常光伏用户。仿真结果验证了所提方法对异常光伏用户识别的有效性。 展开更多

关键词 数据相关性 标杆光伏用户 异常光伏用户识别 MIV 启发式前向搜索 BP神经网络

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基于深度学习的实时监控图像中考生异常行为自动识别算法

9

作者 李书娴 柏长泽 +1 位作者 张煜杰 赵雪峰 《南阳师范学院学报》 CAS 2024年第3期52-59,共8页

基于图像处理技术,提出了一种自动、准确地识别出考试中异常行为的算法,旨在维护考试的公平性和提高监考的效率,并进一步规范考场纪律。首先,采用Mosaic技术增强视频帧图像,从而对含小目标的图像集进行扩展。接着,利用改进的YOLOv5s目... 基于图像处理技术,提出了一种自动、准确地识别出考试中异常行为的算法,旨在维护考试的公平性和提高监考的效率,并进一步规范考场纪律。首先,采用Mosaic技术增强视频帧图像,从而对含小目标的图像集进行扩展。接着,利用改进的YOLOv5s目标检测算法对考生考试行为状态进行人体检测框的定位,快速并准确地识别出考生的人体位置。然后,采用SimplePose对考生人体的关键点进行定位,进一步精确地描述人体的姿态并更准确地识别出异常行为;另外,SimplePose具有轻量级的特点,可以快速处理图像并提取关键点信息,确保实时性。最后,利用ConvNeXt图像分类器对人体关键点图像进行分类,增强了模型的鲁棒性和稳定性。实验结果表明,所提出的实时检测方法对考试环境中考生作弊行为识别具有快速的检测性能,并且识别准确率达到92.1%,提高了考场监考的效率并维护了考试公平。 展开更多

关键词 图像处理技术 考生异常行为识别 YOLOv5s SimplePose ConvNeXt图像分类器

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基于深度学习的自动扶梯乘客异常行为识别方法研究 被引量：4

10

作者 林创鲁 叶亮 +1 位作者 李刚 李丽宁 《自动化与信息工程》 2022年第6期1-6,共6页

自动扶梯乘客异常行为识别方法的研究对保障乘客安全具有重要的意义。针对自动扶梯出入口拥堵、长时间停留等乘客异常行为缺乏有效识别和预警手段的不足,提出一种基于深度学习的自动扶梯乘客异常行为识别方法。该方法采用YOLOv4算法对... 自动扶梯乘客异常行为识别方法的研究对保障乘客安全具有重要的意义。针对自动扶梯出入口拥堵、长时间停留等乘客异常行为缺乏有效识别和预警手段的不足,提出一种基于深度学习的自动扶梯乘客异常行为识别方法。该方法采用YOLOv4算法对自动扶梯使用场景的视频进行特征提取,识别检测区域的乘客信息;结合DeepSORT算法对检测到的乘客进行追踪和统计,构建乘客异常行为识别模型,实现乘客异常行为的识别。对4段自动扶梯监控视频的实验结果表明,该方法检测平均准确率为95.09%,能准确地识别自动扶梯出入口拥堵、长时间停留等乘客异常行为。 展开更多

关键词 深度学习 目标检测 目标跟踪 异常行为识别 YOLOv4算法 DeepSORT算法

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基于n个标准差法和箱线图法识别变形监测中异常值的应用探究 被引量：1

11

作者 穆宝胜 刘欣 朱文艳 《南通职业大学学报》 2023年第2期100-104,共5页

以某工程多期沉降观测资料为检测对象,采用n个标准差法和箱线图法识别监测数据中的异常值,并对两种方法进行分析比较。结果表明:当精度要求较高或对变形量数据要求一般时,可适当改变两种方法中的限制参数n,以识别不同要求下的异常值;标... 以某工程多期沉降观测资料为检测对象,采用n个标准差法和箱线图法识别监测数据中的异常值,并对两种方法进行分析比较。结果表明:当精度要求较高或对变形量数据要求一般时,可适当改变两种方法中的限制参数n,以识别不同要求下的异常值;标准差法和箱线图法在识别异常值及极限异常值时效率高、作用明显;结合监测点的实际变化图,能更进一步验证两种方法对异常变化量准确识别的正确性;对于离散分布且监测精度要求较高的情况,箱线图法识别微异常值的效果更好。 展开更多

关键词 n个标准差法 箱线图法 变形监测 异常值识别

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气测录井资料随钻自动实时解释系统的研制与开发 被引量：5

12

作者 王洪伟 杨光照 +2 位作者 薜岩 姬月凤 季艳 《录井工程》 2012年第4期26-30,80-81,共5页

为进一步发挥气测录井技术及时快速发现油气显示的优势,消除人为因素的影响,研制了气测录井资料随钻自动实时解释系统。该系统由数据实时读取模块、快速处理校正模块、随钻自动实时解释模块、专家知识库管理模块和随钻解释成果输出模块... 为进一步发挥气测录井技术及时快速发现油气显示的优势,消除人为因素的影响,研制了气测录井资料随钻自动实时解释系统。该系统由数据实时读取模块、快速处理校正模块、随钻自动实时解释模块、专家知识库管理模块和随钻解释成果输出模块构成,对其功能进行了详细介绍,并阐述了原始气测录井数据因开停泵导致的气测假异常、冲淡系数的校正方法。该系统能够实现气测录井资料的随钻快速处理和解释,为甲方提供地层含油气性信息,同时可为所钻遇的储集层提供相应的解释结论。这不仅有助于现场油气层的及时发现,而且能够为完钻讨论和中途测试等决策提供依据,从而提高录井的现场服务水平。 展开更多

关键词 气测录井技术 快速处理 异常段自动识别 自动实时解释

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基于图像与电流特征的电熔镁炉欠烧工况半监督分类方法 被引量：3

13

作者 卢绍文 温乙鑫 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期891-902,共12页

针对电熔镁炉异常工况识别任务,在半监督学习框架下提出一种将电流与图像两类特征融合的解决方案.主要贡献为:使用多元图像分析(Multivariate image analysis,MIA)技术代替人眼,更为准确客观地对镁炉火焰进行特征提取;利用基于熵正则化(... 针对电熔镁炉异常工况识别任务,在半监督学习框架下提出一种将电流与图像两类特征融合的解决方案.主要贡献为:使用多元图像分析(Multivariate image analysis,MIA)技术代替人眼,更为准确客观地对镁炉火焰进行特征提取;利用基于熵正则化(Entropy regularization,ER)的半监督学习框架,同时使用具有强互补性的生产图像与电流数据进行工况分类,从而弥补了基于单一特征分类的某些缺点;采用交叉熵方法(Cross-entropy method,CEM)优化分类器目标函数,较传统优化方法显著地提升了训练速度.通过仿真数据与公开数据集测试并讨论了本文算法的优势,并通过工业数据验证了所提方法的有效性、应用价值与良好的鲁棒性. 展开更多

关键词 电熔镁炉 异常工况判别 多元图像分析 特征融合 基于熵的半监督学习 交叉熵方法

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人民币无本金交割远期汇率异常波动机制识别 被引量：2

14

作者 叶欣 陈伟忠 孙丽华 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1894-1898,1904,共6页

针对汇率波动的非线性特征,应用马尔可夫机制转换方法对2003-09-10—2011-03-25期间人民币的无本金交割远期汇率(NDF)的异常波动进行识别,研究结果显示:①2005年7月21日和2010年6月19日央行2次汇改前后NDF汇率均为高波动的异常机制,汇... 针对汇率波动的非线性特征,应用马尔可夫机制转换方法对2003-09-10—2011-03-25期间人民币的无本金交割远期汇率(NDF)的异常波动进行识别,研究结果显示:①2005年7月21日和2010年6月19日央行2次汇改前后NDF汇率均为高波动的异常机制,汇改后的初期存在一个升值预期压力集中释放的阶段,表明人民币汇率制度改革取得了稳定预期的成效;②2007年下半年至2009初的国际金融危机期间NDF汇率出现持续的异常波动,其中,长期NDF波动受美元先贬后升趋势的影响更为显著,说明投机者预期更易受到国际金融市场冲击的影响.上述结果揭示了人民币升值预期压力的积聚期间和不同市场参与者的预期差异,对我国央行适时干预以稳定汇率具有参考价值. 展开更多

关键词 汇率波动 升贬值预期 人民币无本金交割远期汇率 异常波动识别 马尔可夫机制转换方法

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基于大数据混沌特性的电网在线监测异常数据识别方法 被引量：2

15

作者 袁炜灯 陈威洪 +2 位作者 萧嘉荣 李敬航 林泽宏 《微型电脑应用》 2021年第7期71-74,共4页

结合电网异常数据的混沌特性,设计了电网在线监测异常数据识别方案。方案主要分为4部分,分别为:电网异常数据混沌特性建模、计算混沌量相关分量、提取异常数据分量和异常数据提取量的融合识别。实验结果表明,该方案能够稳定、快速识别... 结合电网异常数据的混沌特性,设计了电网在线监测异常数据识别方案。方案主要分为4部分,分别为:电网异常数据混沌特性建模、计算混沌量相关分量、提取异常数据分量和异常数据提取量的融合识别。实验结果表明,该方案能够稳定、快速识别出电网异常数据,且识别准确率高,从而极大程度地缩短了电网异常问题的排除时间,维护电网稳健运行。 展开更多

关键词 大数据 混沌特性 异常数据识别 电网监测 融合识别

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热网异常工况的辨识

16

作者 孙春华 钟健 +2 位作者 曹姗姗 夏国强 吴向东 《煤气与热力》 2022年第4期6-9,共4页

基于决策树、聚类算法及支持向量机等方法,结合专家知识进行热网异常工况的辨识方法研究。介绍辨识流程。结合工程实例,对某热网异常工况的辨识过程进行分析,异常工况辨识方法有效。

关键词 热网 异常工况辨识 热力站停站 热源异常

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基于双星多频技术的人员安全定位装置研发

17

作者 冯俊杰 周鑫 张晓玲 《山西电力》 2022年第2期38-42,共5页

针对超特高压变电站作业现场人员安全管控工作量大、作业时间不协同、现场安全监管存在盲区等现状,研发了一种基于双卫星导航定位解算技术、多频定位技术和虚拟电子围栏智能布设技术的现场安全定位装置和配套系统,并进行了现场试验。试... 针对超特高压变电站作业现场人员安全管控工作量大、作业时间不协同、现场安全监管存在盲区等现状,研发了一种基于双卫星导航定位解算技术、多频定位技术和虚拟电子围栏智能布设技术的现场安全定位装置和配套系统,并进行了现场试验。试验结果表明:该装置及配套系统能够协助运行人员动态掌握日常检修的工作内容、工作区域、人员位置等实时信息,针对跨区域作业、人员及机具超过安全作业高度等异常状态进行辨识分析,实现自动提示告警,响应时间不超过1 s,定位精度不超过0.1 m,满足现场检修要求。 展开更多

关键词 双星多频 围栏布设 异常辨识 自动告警

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CBiA-PSL抽油井异常工况预警模型

18

作者 李克文 杜苁聪 +2 位作者 黄宗超 李潇 柯翠虹 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期295-302,共8页

油田生产过程中,油井受各种因素的影响容易发生泵漏、管漏等异常工况,会降低油井产出甚至导致躺井,对异常工况预警是油田智能化管理的重要任务。基于CNN-BiGRU联合网络,提出一种改进的网络结构CBiA-PSL模型(CNN BiGRU attention-positiv... 油田生产过程中,油井受各种因素的影响容易发生泵漏、管漏等异常工况,会降低油井产出甚至导致躺井,对异常工况预警是油田智能化管理的重要任务。基于CNN-BiGRU联合网络,提出一种改进的网络结构CBiA-PSL模型(CNN BiGRU attention-positive sharing loss),用于油井异常工况预警。模型利用CNN学习工况样本灰度图像的深度特征,BiGRU有效避免信息损失并加强CNN池化层特征的联系,注意力机制对隐藏状态加权计算以完成有效特征筛选。针对工况数据集不平衡的问题,提出正共享损失函数PSL,将异常数据(正类)划分为子类,每个子类都共享整个正类的损失,且给样本少的正类更高的权重。实验结果表明,CBiA-PSL模型预测效果更佳,对于异常类和整体的预测都有较高的精度。 展开更多

关键词 卷积神经网络 双向门控循环单元 注意力机制 正共享损失 损失函数 异常工况识别 工况诊断与预警 数据不平衡

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氯度实时监测中的异常点识别与修复

19

作者 程健 孙志林 《人民长江》 北大核心 2013年第15期80-85,共6页

在天然河流进行连续氯度测验时,由于野外环境复杂多变及仪器的缺陷,实时监测数据经常出现无规律的缺失或者明显异常情况,对后期研究工作造成很大影响。以钱塘江河口区域氯度实测为例,按实时监测的要求开发了实测资料异常点识别与修复程... 在天然河流进行连续氯度测验时,由于野外环境复杂多变及仪器的缺陷,实时监测数据经常出现无规律的缺失或者明显异常情况,对后期研究工作造成很大影响。以钱塘江河口区域氯度实测为例,按实时监测的要求开发了实测资料异常点识别与修复程序。通过移动窗口对实时监测数据先作时域上的预处理,再根据氯度变化规律设计窗函数作频域滤波,然后利用最小二乘法进行最佳拟合比较,判别观察点是否异常;最后检测异常发生的原因,报错并补全缺失数据与修复异常数据。该方法识别准确率高、运算速度快,氯度异常数据识别率在99.5%以上,报警延迟在1.5 h以内。 展开更多

关键词 氯度测验 异常点识别 滤波 拟合 数据修复 钱塘江

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我国房地产市场的结构性变化与异常

20

作者 苏志 《西安建筑科技大学学报（社会科学版）》 2021年第1期41-50,共10页

结合多种参数与非参数研究方法解析我国房地产市场的动态变化路径,发现2001-2020年住宅市场交易、生产、投资增速存在多个结构性断点与异常点。不同时期市场变量特征表明,市场结构性变化和异常波动的出现时间与一些重大事件冲击以及调... 结合多种参数与非参数研究方法解析我国房地产市场的动态变化路径,发现2001-2020年住宅市场交易、生产、投资增速存在多个结构性断点与异常点。不同时期市场变量特征表明,市场结构性变化和异常波动的出现时间与一些重大事件冲击以及调控政策调整密切相关,说明我国房地产市场增长模式极易受到外部冲击而发生突变与异常,政府突然大力度的调整政策会使市场出现“政策反应过度或不适应”的异常暴涨或暴跌。2016年以后,房价、新开工面积、住宅投资稳健增长,房地产市场在受到新冠疫情冲击后迅速恢复并呈现出较强的增长态势,因此没有足够证据表明我国房地产市场进入全面下行趋势。 展开更多

关键词 房地产市场调控 时间序列分解 结构性突变 异常点识别

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