时间序列预测方法综述

• 作者: 杨海民 潘志松 白玮
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 时间序列预测 机器学习 在线学习
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 21-28
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 10024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.004

摘要

时间序列是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内依照给定的采样率对某种潜在过程进行观测的结果.时间序列数据本质上反映的是某个或者某些随机变量随时间不断变化的趋势,而时间序列预测方法的核心就是从数据中挖掘出这种规律,并利用其对将来的数据做出估计.针对时间序列预测方法,着重介绍了传统的时间序列预测方法、基于机器学习的时间序列预测方法和基于参数模型的在线时间序列预测方法,并对未来的研究方向进行了进一步的展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘志松	陆军工程大学指挥控制工程学院	9	34	1.0	5.0
2	白玮	陆军工程大学指挥控制工程学院	4	35	1.0	4.0
3	杨海民	陆军工程大学研究生院	1	34	1.0	1.0