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基于小波分解的AR-SVR一类非平稳时间序列预测 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了一种基于小波分解的均值具有趋向性的非平稳时间序列预测方法。方法首先利用具有平移不变性的小波分解,分离非平稳时间序列中的长期趋势和高频信息(短期行为),然后对高频信息构建自回归AR模型,而对于趋势则利用支撑向量回归(SVR)进行拟合,最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值。这样保证了充分拟合长期趋势的同时,避免了短期行为造成的过拟合。最后的实验结果表明本文提出的这类非平稳时间序列预测方法是有效的。 相似文献
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针对非平稳时间序列预测问题,将支持向量机理论和小波理论相结合进行预测.首先对复杂的非平稳时间序列进行小波分解得到相对平稳的分量,然后对相对平稳的分量单独用SVR建模进行预测,最后将得到的多个预测结果进行组合得到最终的预测结果.同时实验验证了其有效性. 相似文献
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基于小波时间序列分析的电子银行风险预测 总被引:1,自引:0,他引:1
根据电子银行风险数据具有时间序列的特点,又根据小波变换分解时间序列的原理和优点,给出了利用小波变换预测电子银行风险的模型和算法,并通过实例验证了模型和算法的有效性和优越性。 相似文献
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时间序列神经网络预测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文从信息论的角度出发,讨论了利用神经网络理论构造时间序列预测模型的可能性和关键问题,并在此基础上提出3种时间序列神经网络预测方法,它们是:神经网络非线性时间序列模型,神经网络多维时间序列模型和神经网络组合预测模型。将上述模型应用于实例的结果表明,在非线性信息的处理能力和预测精度方面都有很大提高。进一步,对今后智能信息预测方法的发展方向进行了探讨,提出了智能信息预测系统的结构模型。 相似文献
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随着电磁信号环境日趋复杂以及通信设备数量的不断增加,电磁信号受到干扰问题逐渐加剧。因此,对于信号在不同噪声环境下的接收与处理技术的研究以及在复杂的电磁环境中对信号各项数据指标及其携带信息的利用十分关键。为了解在不同电磁环境下含噪信号的性能表现,提高信号的利用质量及可靠性,本文提出一种基于时间序列分解的电磁数据处理方法。建立了基于加法季节性时间序列分解的含噪信号处理模型,并利用该模型对信号在有噪环境下的表现与规律性、趋势、误码率等性能进行分析与评估,对原始信息、载波信息进行挖掘预测。与传统方法相比,本文提出的基于时间序列分解的信号挖掘与预测模型在高噪环境下对信号预测更为准确。 相似文献
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对于复杂的非线性和非平稳时间序列预测,基本的支持向量回归(Support Vecotr Regression,SVR)在线算法无法有效兼顾执行效率和预测精度.本文首先采用局部SVR进行时间序列建模预测,同步计算在线更新序列数据预测的残差,并采用Online SVR对残差序列进行混沌时间序列预测,将预测残差值实时补偿到局部SVR模型预测输出.实验结果表明,新方法在执行效率和预测精度方面较单一Online SVR均显著提高. 相似文献
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网络流量分析和预测已经成为监控网络的关键。网络预测是捕捉网络流量并对其进行深入研究以决定网络中发生的情况的过程。网络流量的分析和估计的准确性在实现网络服务质量(QoS)的保证方面越来越重要。研究通过将LSTM和ANFIS相结合的形式构建LSTM-ANFI模型,提高网络流量预测性能。实验结果表明,LSTM-ANFI模型在网络流量的预测方面具有一定优势,通过模型对比不难发现该模型优于单一的LSTM和单一的ANFIS模型。就相关指标而言,提出的增强型LSTM R297.95%和增强型ANFIS模型的经验结果是R2=96.78%,适用于蜂窝网络流量数据。 相似文献
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本文利用时变模糊时间序列模型预测未来一小时的负荷,给出了一种短期电力负荷预测新方法。同时,分析了时变模糊时间序列模型相关参数对预测精度的影响。应用模糊时间序列进行电力负荷预测,克服传统时间序列在建立离散的递推模型时需要准确的数据的缺点,消除了病态数据对模型的影响。应用山东省某电力公司的数据进行仿真研究取得了较好的预测精度。 相似文献
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We propose a procedure to forecast short time series with stable seasonal pattern. This new method is motivated by the observations that short time series arise in many situations for the fierce competition. The quantity to be predicted is a yearly accumulation assuming that the partially accumulated data within the year are available. A simple model is proposed to describe the relationship between the yearly accumulation and partial accumulation and analytic results are obtained for both the point prediction and the predicative distribution. A comparison will be conducted between this model and traditional time series forecasting model with data from telecommunication industry. This method works better than the traditional models when only small amount of data are available. It can also be applied to forecast individual observations with a proper disaggregation algorithm. 相似文献
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基于微粒群算法的LS—SVM时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
将微粒群算法引入到最小二乘支持向量机(LS-SVM)时间序列预测,建立预测模型。思路来自微粒群算法可以在超平面空间中实现优化搜索,因此,将微粒群算法中的微粒运动公式进行修正,从而实现对LS-SVM的训练。然后用训练过的LS-SVM进行预测,即得到最终结果。将此方法应用于销售量预测,结果表明,此模型有更高的预测精度,而且在不同的LS-SVM学习参数下模型的误差相对稳定。 相似文献
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模型的适用性检验和参数优化是系统建模的最关键环节,对于预测模型的适用性检验,常采用残差方差图、最小信息准则和AIC准则等方法,存在计算量大、准确性低、模型不唯一等缺点.本文给出采用自相关系数和偏自相关系数的拖尾先对ARIMA模型检验,再对其进行F适用性检验,克服了由于观测样本的长度是有限的,偏相关的估计存在误差,拖尾时不能为ARMA定阶的缺陷,并采用具有超线性收敛性等诸多优点的变尺度法对模型参数进行了优化,得到了较为精确的、单一AIRMA 模型,该方法可应用于网络流量模型的适用性检验和模型优化,为网络流量的预测、异常检测和服务器负载预测的应用奠定了坚实的基础. 相似文献
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An automatic forecasting method is pro-posed concerning automation problem in the field of lin-ear time series forecasting. The method is on the basis of econometric theory and overcomes the difficulty to mine and forecast automatically with econometric models. The proposed algorithm is divided into 4 stages, i.e. preprocess-ing, unit root testing and stationary processing, modeling, and ultimately forecasting. Future values and trends would be estimated and forecasted precisely through the 4 stages of the algorithm according to input data without man-ual intervention. Experimental comparisons were made be-tween the proposed algorithm and the 2 data driven fore-casting algorithms, i.e. moving average method and Holt exponential smoothing method. It was demonstrated with the experimental results that automatic forecasting is fea-sible utilizing the proposed algorithm and higher accuracy can be acquired than these 2 data driven-based methods. 相似文献