10.16208/j.issn1000-7024.2022.05.013
融合延迟变换和张量分解的金融时序预测算法
金融时序预测可以为从业人员提供行业变化趋势信息.采用多路延迟嵌入变换将时间序列转化为低秩块Hankel张量,利用Tucker分解将高阶张量投影到压缩核心张量中,对核心张量使用季节性差分自回归滑动平均算法实现对未来的预测.在4个公共数据集上验证了该算法与经典的XGBoost、VAR、SARIMA等算法相比具有更好的计算精度和更少的计算成本.
多维金融时序预测、块Hankel张量、季节性差分自回归滑动平均算法、Tucker分解、多路延迟嵌入变换
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TP311.1(计算技术、计算机技术)
辽宁省教育厅科学技术研究基金项目LJ2020033
2022-05-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1295-1303