时间序列一步预测方法

• 作者: 修春波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 时间序列 预测 混沌 网络
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1266-1269
• 页数: 4页
• 分类号: TP274+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.04.017

摘要

为了改善时间序列预测的性能,提出一种时间序列一步预测分析方法.首先将一个时间序列分解为总体趋势和个体波动两个序列,然后分别对这两个序列进行预测分析,再将结果合成得到最终的预测结果.对于总体趋势序列利用加权滤波算法进行分析,而对于个体波动序列则先进行混沌特性分析,再结合混沌预测分析方法对其进行预测.利用混沌优化方法动态地调节预测网络的参数,逐渐提高网络的预测精度.利用该方法分别对混沌序列、实际股票价格等序列进行了仿真预测分析,仿真结果表明,该方法具有良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	修春波	天津工业大学自动化系	69	687	13.0	23.0