|
|||||
|
|
| Granger 相关性与时间序列预测 | |
| 引用本文： | 王立柱 刘晓东. Granger 相关性与时间序列预测[J]. 控制与决策, 2014, 29(4): 764-768 |
| 作者姓名： | 王立柱 刘晓东 |
| 作者单位： | 1. 大连理工大学控制科学与工程学院，辽宁大连116023； 2. 沈阳师范大学数学与系统科学学院，沈阳110034. |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61175041, 51377108). |
| 摘 要： | 提出一种将Granger相关信息用于时间序列预测的方法,以解决时间序列预测过程中信息利用不完全的问题.首先,通过Granger相关性检验确定时间序列系统中的可利用信息;然后,利用神经网络将可利用信息抽取出来;最后,将抽取的可利用信息融入到时间序列的预测中.实验结果验证了所提出预测方法的有效性和稳定性. |
| 关 键 词： | 时间序列 预测 Granger相关 神经网络 |
| 收稿时间： | 2013-01-03 |
| 修稿时间： | 2013-04-16 |
Granger causality and time series forecasting |
|
| WANG Li-zhu LIU Xiao-dong. Granger causality and time series forecasting[J]. Control and Decision, 2014, 29(4): 764-768 | |
| Authors: | WANG Li-zhu LIU Xiao-dong |
| Abstract: | A method of time series forecasting using Granger causality information is presented. Which solves the problem of incomplete information in time series forecasting. Firstly, more available information is determined by correlation test among the system of time series. Then, neural networks are used to abstract the available information. Finally, the obtaining information is integrated in the process of forecasting. Experimental results show the effectiveness and stability of theproposed method. |
| Keywords: | time series|forecasting|Granger causality|neural network |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《控制与决策》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《控制与决策》下载全文 | |