司法消噪与多技术融合的时间序列预测

• 作者: 刘载文 许继平 那靖
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 在线预测 司法消噪 最小二乘支持向量机 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（24）
• 页码范围: 213-216
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.24.063

摘要

针对时间序列的在线精确预测问题,建立了融合预测算法.创新地提出了司法消噪算法,在保留数据的原始信息前提下,实现了对时间序列中数据噪声和新稳态的处理;利用经验模式分解方法对除噪后的数据进行平稳化分解处理;结合BP神经网络、最小二乘支持向量机分别对分解后的低频、高频项进行预测,实现对时间序列的在线精确预测.该算法克服了BP神经网络的高频易发散和最小二乘支持向量机的计算高耗时问题.基于患者呼吸周期序列预测的仿真和临床实验结果表明,该算法能实现时间序列的在线精确预测,且误差小于单一的BP算法,耗时小于单一的最小二乘支持向量机预测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘载文	北京工商大学计算机与信息工程学院	108	1112	19.0	28.0
2	许继平	北京工商大学计算机与信息工程学院	5	34	3.0	5.0
6	那靖	北京理工大学自动化学院	3	27	2.0	3.0