基于相关向量回归的非线性时间序列预测方法

• 作者: 刘力 刘芳 周建中 邱方鹏
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏Bayesian 相关向量回归 非线性时间序列 径流预报
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 1-2,5
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3075字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.03.001

摘要

针对非线性时间序列预测建模的复杂性和不确定性,提出一种基于相关向量回归的非线性时间序列预测方法.该方法在传统的核函数基础上,融入Bayesian推理框架,得到具有概率特性的预报结果,无须对误差/边界参数进行预估计,具有学习算法简单、易实现的特点.仿真计算表明,该方法能反映非线性时间序列的内在特性,预测结果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘力	华中科技大学水电与数字化工程学院	27	496	12.0	22.0
2	周建中	华中科技大学水电与数字化工程学院	395	5250	35.0	50.0
3	刘芳	华中科技大学水电与数字化工程学院	157	1393	20.0	30.0
4	邱方鹏	华中科技大学管理学院	3	38	3.0	3.0