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摘要:
时间序列的预测在现今社会各个领域中有着广泛的应用。本文针对时间序列趋势预测中的多步预测问题,提出了基于聚类的隐马尔科夫模型,利用隐马尔科夫模型中的隐状态来表示产生时间序列数据时的系统内部状态,实现对多步时间序列的预测。针对时间序列聚类中的距离计算问题,提出结合时间序列时间性和相似性的聚类算法,并给出了迭代精化基于聚类的隐马尔科夫模型的方法。实验表明,本文提出的方法在时间序列多步预测中精度较高。
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文献信息
篇名 针对时间序列多步预测的聚类隐马尔科夫模型
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 时间序列 多步预测 隐马尔科夫模型 聚类
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2359-2364
页数 6页 分类号 TP301
字数 5156字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.12.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 章登义 武汉大学计算机学院 33 236 8.0 14.0
2 吴文李 武汉大学计算机学院 6 51 3.0 6.0
3 欧阳黜霏 武汉大学计算机学院 6 51 3.0 6.0
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