多维时间序列的组合预测模型

• 作者: 赵亚伟 陈艳晶
• 来源期刊: 中国科学院大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多维时间序列预测 k-NN BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 825-833
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2016.06.015

摘要

由于时间序列在各领域的广泛应用,时间序列预测已经引起越来越多的关注,但关于多维时间序列的预测关注较少.然而,多维时间序列蕴含着丰富的信息.针对该问题,提出基于k近邻(k-nearest neighbor,k-NN)和BP神经网络的多维时间序列组合预测模型.首先分别采用k-NN和BP神经网络进行预测,得到对应的预测结果.然后使用BP神经网络进行非线性组合,得到最终的预测结果.实验表明,该预测模型优于k-NN和BP神经网络预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵亚伟	中国科学院大学工程科学学院	16	241	7.0	15.0
2	陈艳晶	中国科学院大学工程科学学院	2	21	1.0	2.0