高阶常微分方程的演化建模用于时间序列的分析

摘要：

本文提出采用高阶常微分方程模型代替传统的时序分析中所用的ARMA模型来实现一维动态系统的建模,并针对传统方法建模过程中所遇到的困难,设计了将遗传程序设计与遗传算法相嵌套的混合演化建模算法,以遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,首次成功地实现了动态系统的高阶微分方程建模过程自动化.对三个典型时间序列实例的实验结果表明:采用此算法可由计算机自动发现适合描述该动态系统的高阶常微分方程模型,这些模型不仅具有较好的拟合和预测效果并且形式上也较传统的ARMA模型更为灵活.这表明本算法的研究可为时间序列的分析提供一个崭新而有力的工具.

关键词：时间序列、高阶常微分方程、演化建模、遗传程序设计、遗传算法

所属期刊栏目：21

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目69635030;国家科技攻关项目;湖北省科技厅科研项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：344-349