Signal Processing, 93(11), 3001-3013p. (2013) DOI:10.1016/j.sigpro.2013.04.017

Improving time series modeling by decomposing and analyzing stochastic and deterministic influences

R. A. Rios, R. F. De Mello

This paper proposes a new approach to improve time series modeling by considering stochastic and deterministic influences. Assuming such influences are present in observations, a first decomposition step is required to split them into two components: one stochastic and another deterministic. As second step, models are adjusted on each component and combined to form a hybrid model improving time series analysis. The proposed approach considers the Empirical Mode Decomposition method and a Recurrence Plot-based measurement to decompose and assess stochastic and deterministic influences. Experiments confirmed improvements in time series modeling.

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