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组合ARMA与SVR模型的时间序列预测 总被引:2,自引:0,他引:2
经典的ARMA模型常用于平稳时间序列的预测,而对于自然界绝大部分的非平稳序列一般采用确定性时序分析和随机时序分析.确定性时序分析对随机性信息浪费严重,而随机时序分析经过差分平稳序列后又回归到ARMA模型.本文利用在充分ARMA模型拟合后的残差序列进行支持向量回归(SVR)拟合,进而对原序列进行组合预测,比起单一模型的拟合及预测,该组合有效地提高了预测精度. 相似文献
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准确预测商品销量的走向对零售企业具有重要意义,构建自回归移动平均模型(ARMA模型,Auto-Regressive and Moving Average Model)对零售商品时序销量数据进行预测分析。传统ARMA模型无法准确描述商品销量中同时存在的非平稳非线性特征。论文分别采用支持向量回归(SVR,Support Vector Regression)方法和极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)方法,对时序模型中非线性误差进行预测并进行误差补偿,提高了商品销量的预测精度。提出了遗传优化的选择性集成定阶方法,用以简化ARMA模型的复杂定阶过程,降低了对数据平稳性程度要求。论文收集了某电商平台商品销量数据,对ARMA、选择性集成ARMA、ARMA-SVR、ARMA-ELM四种预测模型的性能进行了对比分析,结果表明,选择性集成ARMA模型预测精度在平稳和非平稳时序数据下分别提高23.58%和41.28%。组合模型相比仅采用线性平稳时序模型的预测结果更符合实际,其中,ARMA-SVR模型在小样本、非平稳时序下预测精度比ARMA-ELM模型高出约三分之一。 相似文献
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结合深度神经网络和时序点过程的深度点过程模型在进行时间预测时,会因模型本身系统误差和数值计算精度不足而导致预测值序列中存在较大偏差。为提高预测精度并有效避免模型调优同时降低数值误差,建立一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的深度点过程二次预测模型,在深度点过程初次预测值序列的基础上进行二次预测。假设初次预测偏差来自时序点过程分布上的差异,利用CGAN对分布的变换能力来修正初次预测值序列分布为原始时序点过程序列分布,从而降低预测值序列误差。在流程上,将初次预测值序列输入生成器生成伪值序列,将伪值序列与对应的真实值序列输入判别器中判别真假,经过对抗训练得到对初次预测值序列具备修正能力的生成器。同时,为增强CGAN对时序点过程数据的匹配度,在其结构上采用CGAN+LSTM的形式,同时改进损失函数为时序点过程Wasserstein距离的对偶形式及其1-Lipschitz约束。实验结果表明,该模型具有较高的时间预测准确度,二次预测值序列的均方误差相较初次预测值序列平均降低77%以上。 相似文献
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现有瓦斯浓度预测方法只能实现瓦斯浓度的静态预测,不能随着瓦斯数据的累积而及时更新,从而导致预测结果不具有及时性。针对该问题,提出了一种基于时间序列的瓦斯浓度动态预测方法。利用小波分解技术的多分辨率特性,将瓦斯浓度时间序列分解到不同尺度上,使时间序列平稳化;通过实时动态构建的自回归滑动平均(ARMA)模型,利用过去瓦斯浓度变化趋势预测未来一段时间的矿井瓦斯浓度值,得到时间序列预测结果;为提高瓦斯浓度预测精度,将ARMA模型的预测结果与矿井环境参数输入到训练好的BP神经网络模型中,通过BP神经网络模型对预测结果进行修正,从而获得最终的瓦斯浓度预测值。测试结果表明,该方法可对矿井瓦斯浓度进行准确预测,瓦斯体积分数预测平均相对误差从8%降低到了5%。 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(12)
提出一种基于小波分解的移动数据网络流量预测方法。通过小波分解将移动数据网络流量所构成的时间序列分解成近似部分与细节部分,并分别进行重构;对近似部分采用多输入多输出的LSSVM模型进行预测;对细节部分采用ARIMA模型进行预测;将两部分的预测结果进行拟合,得到最终的预测结果;根据预测结果及历史数据,给出预警区间。实验结果表明,该方法预测精度较高,稳定性较好,适合在移动数据网络流量的实际应用中进行在线长期预测。 相似文献
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在一些网络环境当中,网络流量具有非线性、异方差性和波动集群现象,传统的小波变换与ARMA组合模型不能很好地描述网络流量的这些特性。因此,研究使用了小波变换与广义自回归条件异方差GARCH组合模型来预测网络流量。首先,使用小波变换原理将网络流量序列分解成高频部分和低频部分,在此基础上对各个子序列分别建立相应的GARCH模型并进行预测;然后,使用小波变换原理将各个子序列的预测结果进行重构,从而最终实现对原始网络流量的预测。通过仿真实验表明,该模型的预测精度较之传统的小波变换与ARMA组合模型的预测精度得到了大幅提升。 相似文献
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ARMA时间序列模型的研究与应用 总被引:5,自引:0,他引:5
ARMA模型是一种最常见的重要的时间序列模型,它被广泛应用到各种行业预测中,本文在给出ARMA三种模式和实现方法的同时,给出ARMA模型在股市应用的一个实例。 相似文献
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预取是提高存储系统性能的主要手段之一.但现有存储系统的设备层并不知道任何I/O访问的语义信息,因而不能充分利用I/O访问的语义来预取下一时刻要访问的数据,只能利用较简单的方式如I/O访问的局部性、顺序访问和循环访问等特性来实现简单的预测.为此,本文根据存储系统的特点提出了实用且高效的基于连续度的聚类算法来发现密集读请求访问的区域,并采用ARMA时间序列模型来预测密集读请求可能访问的区域及访问时刻,为正确的预取提供了准确的信息.为提高预取的准确性,并采用了动态参数估计的策略.通过大量实验的结果验证了这两种算法的正确性和预测的准确性,能较大的提高存储系统的预取效率. 相似文献
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时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,它被广泛应用到经济领域预测中。本文给出ARMA模型的三种模式和实现方法,然后结合超市销售数据揭示超市销售的规律性,并运用ARMA模型对超市销售量进行预测。 相似文献
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基于ARMA的混合卷烟销售预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高卷烟销售预测准确性,平衡生产与需求,协同工商业,建立切实合理的月供应计划,提出了一个基于ARMA(autoregressive moving average model,自回归滑动平均模型)的混合卷烟销售预测模型,实现卷烟月总量的预测。该模型首先基于ARMA建立月预测模型;再用计划评审技术PERT得到月预测经验期望值;最后通过设定加权系数,综合两个预测值得到月预测销售总量。实验结果证明该模型能够较好地预测出规格卷烟月销售总量值变化。 相似文献
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基于小波分析技术,将原始非平稳时间序列分解为一层近似系数和多层细节系数,对其分别采用自回归滑动平均模型以及BP神经网络模型,对各层系数进行建模与预测;通过整合各层系数,得到原始时间序列的预测值。运用这种方法对因特网某节点网络流量数据和某地区日最高气温数据进行预测的结果表明,建立在小波分解基础上的这两种方法都能够有效地应用于非平稳时间序列的预测;而小波-BP神经网络的预测方法无论是精度还是计算复杂度方面都要明显优于小波-ARMA方法。 相似文献
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网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点,传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性,从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题,研究了使用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对网络流量数据进行建模的方法,通过仿真实验表明,该模型可以较好地描述网络流量数据的异方差性,同时其预测精度较之传统的ARMA模型的预测精度也得到了大幅提升。 相似文献