10.3321/j.issn:1001-0920.2008.03.026
基于小波变换和AR-LSSVM的非平稳时间序列预测
提出一种基于二进正交小波变换和AR-LSSVM方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用Mallat算法对非平稳时同序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构建自回归模型,对低频信息则用最小二乘支持向量机进行拟合;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.研究结果表明,该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.
小波变换、非平稳时间序列、最小二乘支持向量机、自回归、预测
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TP18(自动化基础理论)
甘肃省自然科学基金ZS022-A25-039
2008-05-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
357-360