时间序列趋势预测

• 作者: 杨宁 王金策
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 时间序列预测 时间序列趋势预测 VAR模型
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 3-5
• 页数: 3页
• 字数: 1426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.02.001

摘要

随着时间序列应用日益增多,时间序列预测,尤其是在未来的趋势预测,获得越来越多的关注.实现趋势预测的挑战在于实时提取时间序列的趋势特征与合理的预测模型.现有时间序列特征提取方法均是离线分析,而时间序列的预测通常为单一数值序列的多步预测.针对此问题,设计一种在线分段方法并用向量自回归(VAR)模型预测时间序列的趋势,VAR充分考虑到序列分段的长度和斜率之间的动态联系,因此比常规单变量的回归预测算法更加合理、有效.在真实数据集上的实验验证该预测算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宁	四川大学计算机学院	36	223	9.0	12.0
2	王金策	四川大学计算机学院	2	2	1.0	1.0