基于EMD技术的非平稳非线性时间序列预测

摘要：

提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)技术的时间序列组合预测模型. 首先对非平稳非线性时间序列进行EMD技术分解,然后将分解得到的子序列进行聚类,并运用传统的时间序列预测方法对各子序列分别进行预测,最后汇总子序列的预测值得到目标时间序列的预测值.统计模拟和实证分析显示:组合预测模型能够显著提高预测的精度,说明新方法对于非平稳非线性时间序列的预测是有效的.

关键词：经验模态分解、非平稳非线性时间序列、人工智能法、移动平均法

所属期刊栏目：32

分类号：O212(概率论与数理统计)

在线出版日期：2014-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：138-143