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摘要:
为了更好的对具有多尺度特性的时间序列进行预测,运用小波分析方法与回声状态网络模型相结合来创建小波回声状态网络预测模型。利用小波方法对原始时间序列进行处理,获得不同层上的细节部分序列和概貌部分序列,根据不同层上的序列特性分别创建与之相匹配的回声状态网络模型从而得到各层预测数据,将各层预测数据进行拟合,最终得到原始时间序列的预测结果。通过对某国国民生产总值的仿真研究表明,该模型能够很好的拟合时间序列的发展趋势,预测精度较高。
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文献信息
篇名 基于小波回声状态网络的时间序列预测
来源期刊 建模与仿真 学科 经济
关键词 预测 时间序列分析 小波分析 回声状态网络
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 87-94
页数 8页 分类号 F2
字数 语种
DOI
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 卢燕 青岛理工大学自动化工程学院 17 146 5.0 12.0
2 周玉国 青岛理工大学自动化工程学院 27 93 5.0 8.0
3 刘天慧 青岛理工大学自动化工程学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
预测
时间序列分析
小波分析
回声状态网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
建模与仿真
季刊
2324-8696
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
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