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非线性时间序列预报的隐多分辨ARMA模型
被引量：
1
1
作者
高伟
田铮
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期671-678,共8页
研究一类用于非线性时间序列预报的隐多分辨自回归滑动平均(ARMA)模型,该模型以ARMA模型为初始细水平模型(即隐多分辨模型的基本块)．证明了模型的建模精度由水平问的方差决定．研究了新模型的自相关函数结构,给出了参数估计的Bayes方法...
研究一类用于非线性时间序列预报的隐多分辨自回归滑动平均(ARMA)模型,该模型以ARMA模型为初始细水平模型(即隐多分辨模型的基本块)．证明了模型的建模精度由水平问的方差决定．研究了新模型的自相关函数结构,给出了参数估计的Bayes方法和Metropolis-Hasting算法．进一步提出了一种可以直接用于不同基本块的隐多分辨模型的非线性时间序列预报方法,证明了其比其他的线性预报方法和隐多分辨模型预报方法降低了预报误差．最后通过数值模拟和实例验证了模型和预报方法,并和其他模型进行比较,结果表明新提出模型和预报方法能够更好地描述数据的特征,提高预报的精度．
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关键词
非线性时间序列预报
隐多分辨自回归滑动平均模型
自相关函数
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职称材料
题名
非线性时间序列预报的隐多分辨ARMA模型
被引量：
1
1
作者
高伟
田铮
机构
西北工业大学应用数学系
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期671-678,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(60375003)
国家航空基础项目(03153059).
文摘
研究一类用于非线性时间序列预报的隐多分辨自回归滑动平均(ARMA)模型,该模型以ARMA模型为初始细水平模型(即隐多分辨模型的基本块)．证明了模型的建模精度由水平问的方差决定．研究了新模型的自相关函数结构,给出了参数估计的Bayes方法和Metropolis-Hasting算法．进一步提出了一种可以直接用于不同基本块的隐多分辨模型的非线性时间序列预报方法,证明了其比其他的线性预报方法和隐多分辨模型预报方法降低了预报误差．最后通过数值模拟和实例验证了模型和预报方法,并和其他模型进行比较,结果表明新提出模型和预报方法能够更好地描述数据的特征,提高预报的精度．
关键词
非线性时间序列预报
隐多分辨自回归滑动平均模型
自相关函数
Keywords
nonlinear time series forecast
hidden multi-resolution autoregressive moving average model
autocorrelation functions
分类号
O211.61 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非线性时间序列预报的隐多分辨ARMA模型
高伟
田铮
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
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