時間序列預測技術(shù)研究.pdf

1、在生活的各個領(lǐng)域,數(shù)據(jù)預測具有普遍性,對時間序列預測技術(shù)的研究具有深刻的現(xiàn)實意義。本文分別對線性、簡單非線性及復雜非線性時間序列的預測問題進行研究。
　　 對現(xiàn)有時間序列預測模型和相關(guān)技術(shù)進行研究。首先對時間序列數(shù)據(jù)特性進行檢驗,包括線性、非線性檢驗及記憶性檢驗；在此基礎(chǔ)上,對特性不同的時序數(shù)據(jù)預測模型及方法進行研究,包括短記憶時間序列模型,長記憶時間序列模型以及復雜非線性時間序列的預測方法。
　　 在滾動式時間序列預測

2、方法基礎(chǔ)上,研究了基于最優(yōu)估計優(yōu)化的滾動式時間序列預測方法,提出粒子濾波優(yōu)化的滾動式時間序列預測法。滾動式提取數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)特性,自適應建模,對參數(shù)加以擾動構(gòu)建粒子集。依據(jù)構(gòu)造模型進行預測,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)觀測值和真實值的偏差獲得粒子權(quán)重,從而提高單步及多步預測精度。并在此基礎(chǔ)上,研究核粒子濾波優(yōu)化的的滾動式時間序列預測法。與滾動式時間序列預測相比,實驗表明基于最優(yōu)估計優(yōu)化的時間序列預測方法,能夠提高預測精度。
　　 在基于神經(jīng)網(wǎng)絡