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题名基于趋势点状态模型的时间序列预测算法
被引量：5
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作者
冯凯文
孟凡荣
牛强
闫秋艳
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机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第12期4510-4512,4516,共4页
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文摘
针对传统的时间序列线性预测算法对时间序列的线性程度要求高,而非线性方法一般建模复杂且计算量大,提出了一种基于趋势点状态模型的时间序列预测算法。该算法无须考虑时间序列是否具有显著线性特征,通过序列间耦合度挖掘时间序列上的相似子序列,找出相对应的相似序列趋势点,建立趋势点状态模型并求出预测值。算法建模简单,复杂度较低。通过模拟实验,结果表明该算法性能良好,尤其对具有周期性的时间序列预测精度很高。
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关键词
时间序列
相似序列
趋势点状态模型
预测
周期
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Keywords
time series
similar sequence
trends point state model（TPSM）
prediction
periodic
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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