期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于多目标演化算法和改进概率分类的重尾时间序列预测
被引量：
8
1
作者
邹小云
林文学
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期273-279,共7页
金融、通信和气象等领域中高频时间序列的边际分布均为重尾分布,而传统时间序列预测算法大多将数据流考虑为正态分布,导致传统算法无法适用于重尾分布的时间序列。针对这种情况,提出一种基于演化算法和改进概率分类器的重尾时间序列预...
金融、通信和气象等领域中高频时间序列的边际分布均为重尾分布,而传统时间序列预测算法大多将数据流考虑为正态分布,导致传统算法无法适用于重尾分布的时间序列。针对这种情况,提出一种基于演化算法和改进概率分类器的重尾时间序列预测算法。将预测提前量和预测准确率作为两个优化目标,利用演化算法对两个目标进行独立优化。对高斯过程分类进行改进,使其支持重尾时间序列的分类问题,并且优化了时间效率。实验结果表明,该算法有效地提高了时间序列的预测准确率。
展开更多
关键词
多目标优化
风险预测
重尾分布
时间序列分类
概率分类器
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于多目标演化算法和改进概率分类的重尾时间序列预测
被引量：
8
1
作者
邹小云
林文学
机构
湖北
职业
技术
学院
科研处
湖北职业技术学院继续教育学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第12期273-279,共7页
基金
湖北省教育厅科学技术研究项目(B2017519)
湖北职业技术学院校级课题“教育智能化背景下高职院校应用数学教学模式创新研究与实践”(2019A05)。
文摘
金融、通信和气象等领域中高频时间序列的边际分布均为重尾分布,而传统时间序列预测算法大多将数据流考虑为正态分布,导致传统算法无法适用于重尾分布的时间序列。针对这种情况,提出一种基于演化算法和改进概率分类器的重尾时间序列预测算法。将预测提前量和预测准确率作为两个优化目标,利用演化算法对两个目标进行独立优化。对高斯过程分类进行改进,使其支持重尾时间序列的分类问题,并且优化了时间效率。实验结果表明,该算法有效地提高了时间序列的预测准确率。
关键词
多目标优化
风险预测
重尾分布
时间序列分类
概率分类器
Keywords
Multi-objective optimization
Risk prediction
Heavy tailed distribution
Time series classification
Probabilistic classifier
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多目标演化算法和改进概率分类的重尾时间序列预测
邹小云
林文学
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
