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滑动窗口二次自回归模型预测非线性时间序列
引用本文:李爱国,覃征. 滑动窗口二次自回归模型预测非线性时间序列[J]. 计算机学报, 2004, 27(7): 1004-1008
作者姓名:李爱国  覃征
作者单位:西安科技大学计算机科学技术系,西安,710054;西安交通大学计算机科学技术系,西安,710049;西安交通大学计算机科学技术系,西安,710049;清华大学信息科学技术学院,北京,100084
基金项目:陕西省科学技术发展计划“十五”攻关项目基金 ( 2 0 0 0K0 8 G12 )资助
摘    要:提出一种新颖的非线性时间序列预测模型 ,即滑动窗口二次自回归 (MWDAR)模型 .MWDAR模型使用部分的历史数据及其二次项构造自回归模型 .模型参数用线性最小二乘法估计 .应用模型进行预测时 ,预先选定窗口大小以及模型一次项和二次项的阶次 .在每个当前时刻 ,先根据窗口内的数据估计模型参数 ,然后根据输入向量及模型参数做出预测 .这种预测方法不仅适合小数据集的时间序列预测 ,而且对大数据集具有极高的计算效率 .该文分别用H啨non混沌时间序列数据和真实的股票交易数据作了MWDAR方法与局域线性化方法的 1步和多步预测对比 ,结果显示MWDAR方法无论在预测精度上 ,还是在计算效率上都优于局域线性化方法 .

关 键 词:非线性系统  混沌时间序列  预测  预报

Moving Windows Quadratic Autoregressive Model for Predicting Nonlinear Time Series
LI Ai-Guo ),) QIN Zheng ),) ). Moving Windows Quadratic Autoregressive Model for Predicting Nonlinear Time Series[J]. Chinese Journal of Computers, 2004, 27(7): 1004-1008
Authors:LI Ai-Guo )  ) QIN Zheng )  ) )
Affiliation:LI Ai-Guo 1),2) QIN Zheng 2),3) 1)
Abstract:
Keywords:nonlinear system  chaotic time series  prediction  forecasting
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