| 基于小波变换和AR-LSSVM的非平稳时间序列预测 |
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| 引用本文： | 王晓兰,张万宏,王慧中.基于小波变换和AR-LSSVM的非平稳时间序列预测[J].控制与决策,2008,23(3):357-360. |
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| 作者姓名： | 王晓兰 张万宏 王慧中 |
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| 作者单位： | 1. 兰州理工大学,电气工程与信息工程学院,兰州,730050;兰州理工大学,甘肃省有色金属新材料国家重点实验室,兰州,730050
2. 兰州理工大学,电气工程与信息工程学院,兰州,730050 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 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 |
| 文章编号： | 1001-0920(2008)03-0357-04 |
| 收稿时间： | 2006/11/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2006年11月30 |
Non-stationary time series prediction based on wavelet analysis and AR-LSSVM |
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| WANG Xiao-lan,ZHANG Wan-hong,WANG Hui-zhong.Non-stationary time series prediction based on wavelet analysis and AR-LSSVM[J].Control and Decision,2008,23(3):357-360. |
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| Authors: | WANG Xiao-lan ZHANG Wan-hong WANG Hui-zhong |
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| Affiliation: | WANG Xiao-lana,b,ZHANG Wan-honga,WANG Hui-zhonga(a.School of Electrical , Information Engineering,b.State Key Laboratory of Gansu Advanced Non-ferrous Metal Materials,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,China.) |
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| Abstract: | A non-stationary time series prediction method using the wavelet analysis and AR-LSSVM is proposed.By wavelet decomposition and reconstruction,the non-stationary time series are decomposed into a low frequency signal and several high frequency signals.The high frequency signals are predicted with auto-regression models,and the low frequency is predicted with least square support vector machines.The prediction result of the original time series is the superimposition of the respective prediction.This new met... |
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| Keywords: | Wavelet transform Non-stationary time series Least squares support vector machines Auto-regression Prediction |
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