搜索到9445篇“ 非线性时间序列预测“的相关文章
- 基于时延储备池计算的非线性时间序列预测研究
- 尤美明
- 基于模糊认知图的非线性时间序列预测方法研究
- 时间序列是广泛存在于金融、环境和传染病等各行各业应用和科学研究中的一种数据形式,挖掘数据背后隐藏的具有重要价值的参考信息,可为这些领域所对应的复杂系统的描述、预测与理论发现提供一条全新的路径。然而,时间序列数据往往表现出...
- 梁伟玲
- 关键词：时间序列预测模糊认知图
- 基于深度学习的非线性时间序列预测方法研究
- 非线性无处不在，局域网下的网络流量序列，空中的导弹轨迹，气象数据，分子运行规律以及太阳黑子变化等都是非线性系统产生的数据，利用好了非线性数据的预测价值可以面对未来做出合理的规划措施，产生无可估量的价值。 在常规的非线性...
- 田军
- 关键词：时间序列预测改进差分进化算法
- 基于改进ESN和LSTM的线上线下非线性时间序列预测方法研究
- 大数据时代产生的海量数据是当今数据型经济的重要支撑,如何运用好这些数据是如今社会、经济发展的关键问题。这些海量数据中存在一部分数据属于时间序列,所以有学者针对时间序列预测方法展开了一系列研究。本文针对不同时间序列预测任务...
- 陈唯
- 关键词：时间序列回声状态网络
- 基于粒子滤波的非线性时间序列预测方法研究
- 本文首先分析了传统的线性时间序列建模方法ARMA模型和非线性时间序列建模方法ARCH模型，并且在传统的时间序列建模方法基础上创新性地引入了卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法。由于在传统时间序列建模方法当中，时间序列数据中需要预...
- 邱亚峰
- 关键词：粒子滤波非线性时间序列状态空间模型ARMA模型ARCH模型
- 基于EMD与DVG的非线性时间序列预测模型及其应用研究被引量：2
- 2022年
- 针对具有非线性和不稳定性的时间序列,提出一种结合经验模态分解(EMD)、有向可见图(DVG)网络的动态预测模型。利用经验模态分解将原时间序列分解为多个固有模态函数(IMF),然后对分解后的高频和低频IMF利用快速傅里叶变换得到各自的周期;依据每个周期,从原时间序列的尾部截取长短不一的子序列,然后采用有向可见图算法转换为多个有向网络,利用随机游走在每个有向网络中寻找与时间序列最后一个节点相似的节点;最后,依据平行线法,预测时间序列的下一个数值。原油价格的时间序列是一类典型的具有非线性和不稳定性的序列,利用此模型对WTI原油每日价格进行实证分析。研究结果表明,此模型不但可以有效地预测时间序列的变化趋势,而且具有较高的预测精度。
- 李霞李守伟
- 关键词：时间序列预测经验模态分解链路预测
- 基于注意力机制的非线性时间序列预测模型
- 时间序列是指将事物按照其发生的时间顺序进行排列的数列。它通常是以某一固定采样率对一段时间内的潜在过程进行观测的结果。时间序列数据本质上可以反映出一个或一组随机变量的变化运动趋势。通过对时间序列反s映出的趋势的挖掘、分析和...
- 郭子召
- 关键词：非线性时间序列数据处理
- 基于直觉模糊认知图的非线性时间序列预测研究
- 时间序列是具有时序关系的数据集合，广泛存在于自然界和社会生产生活中。受内、外部因素影响，时间序列通常具有非线性、不确定性的特征。如何从历史数据中学习其潜在的规律，预测数据未来的变化趋势，一直是研究者关注的课题。模糊认知图...
- 姚茜茜
- 关键词：模糊认知图直觉模糊集回声状态网络
- 非线性时间序列预测、分析及异常检测
- 在数学中，时间序列是按时间顺序索引的一系列数据点.它存在于大气系统、金融系统、交通系统以及涉及时间测量的任何系统中.在实际场景中，上述系统产生的信号序列大都是非线性的，纯粹的数学模型难以描述其特征，开发数据驱动型方法成为...
- 李书琪
- 关键词：金融市场股票指数时间序列异常检测
- 文献传递
- 基于弹性小世界回声状态网络的非线性时间序列预测被引量：1
- 2021年
- 非线性时间序列预测在物理、医学和经济等领域具有广泛的需求。为提高非线性时间序列的预测精度,提出一种基于弹性小世界回声状态网络的非线性时间序列预测方法。采用小世界网络作为储备池,提高模型适应性;构建l 1范数和l 2范数联合的弹性惩罚模型,提高模型求解的数值稳定性和精确性。对非线性时间序列进行仿真实验,该方法相比常规方法具有更好的稳定性和更高的预测精度。
- 任条娟任条娟刘半藤郑启航
- 关键词：小世界非线性
