基于小波分解与自回归树的时间序列预测新方法

• 作者: 张海望 杨久婷
• 来源期刊: 科技信息
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分解 自回归树 时间序列预测
• 年，卷（期）: 2009,（31）
• 所属期刊栏目: IT论坛(三)
• 页码范围: 862,821
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 1199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9960.2009.31.675

摘要

小波分解可以将非平稳时间序列分解成多层近似意义上的平稳时间序列,本文首先采用小波分解将非平稳时间序列分解,在分解后的各层时间序列上构造自回归树模型,采用贝叶斯方法学习决策树的结构与变量,并对分解后的时间序列进行预测,最后采用小波重构方法将分解后的各层时间序列重构,得到原始时间序列的预测值.以2007年海关统计的重点出口商品量的数据为例,对中国出口贸易的走势进行分析和预测.结果表明,本文的方法比传统时间序列预测方法精度高,可以很好地应用于非平稳时间序列的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨久婷	吉林师范大学博达学院	13	13	2.0	3.0