一种基于误差补偿的多元混沌时间序列混合预测模型*

• 作者: 许美玲 韩敏
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 回声状态网络 混沌 多元时间序列预测 误差补偿
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 页码范围: 120510-1-120510-7
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.62.120510

摘要

@@@@针对多元混沌时间序列的预测问题，考虑到单纯改进储备池算法无法明显地提高预测精度，提出一种基于误差补偿的时间序列混合预测模型。实际观测的数据既包含线性特征又包含非线性特征。首先利用自回归移动平均模型预测线性特征，使得残差数据仅含非线性特征；然后，建立正则化回声状态网络模型预测；最后，将非线性部分的预测值与线性部分的预测值相加，以实现高精度的多元混沌时间序列预测。基于Lorenz和太阳黑子-黄河径流量时间序列的仿真实验验证了本文所提模型的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩敏	大连理工大学电子信息与电气工程学部	200	2311	23.0	33.0
2	许美玲	大连理工大学电子信息与电气工程学部	8	95	6.0	8.0