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摘要:
时间序列的传统预测方法能够很好地拟合和预测平稳时间序列,对于非线性非平稳的时间序列数据预测效果不好。为解决该问题,文本提出一种改进的预测算法。通过小波分解和单边重构,原始时间序列被分解为一列低频数据和两列高频数据。低频数据采用传统的时间序列方法GARCH模型预测,高频数据使用改进方法预测。通过马尔科夫模型预测出状态区间,结合指数平滑法,预测出高频结果。与低频数据结果叠加得到最终预测结果。经误差比较,改进算法预测精度有较大提升。
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文献信息
篇名 马尔科夫模型改进的时间序列预测算法研究
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 预测算法 时间序列 小波分析 马尔科夫模型 指数平滑法
年,卷(期) 2014,(11) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 66-71
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 5694字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.11.015
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 彭艳兵 20 38 3.0 5.0
2 廖闻剑 13 29 3.0 5.0
3 戴曾 1 2 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
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预测算法
时间序列
小波分析
马尔科夫模型
指数平滑法
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研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
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