基于递归稀疏在线学习的时间序列拓扑识别
来源：计算机应用与软件杂志2025年第1期北京时间：
作者：张志丽, 古晓明, 王文晶
摘要：针对动态时间序列之间的因果关系分析问题，提出一种基于递归稀疏在线学习的拓扑识别方法。通过复合目标迭代最小化序列稀疏拓扑识别标准，促进稀疏更新；通过基于最小二乘法的估计准则，大大提高对输入可变性的跟踪性能，并且瞬时损失函数考虑历史样本，进一步通过静态遗憾分析得到对数遗憾界限；在真实数据和合成数据上的结果表明所提出算法在静态和动态场景中的有效性。
关键词：递归稀疏, 时间序列, 在线学习, 拓扑识别
