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基于小波和组合模型的非平稳时间序列预测

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针对非平稳时间序列难高精度预测的问题,提出基于小波变换和组合模型的预测方法.首先,运用Mallat算法分解和重构非平稳序列,分离得非平稳序列的近似序列和细节序列;然后对近似序列建立GM(1,1)优化模型,对细节序列分别建立ARMA模型;最后叠加各模型的预测值得到原始序列的预测值.实证分析表明,此方法比传统的预测方法具有更好的适用性和更高的预测精度.

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来源
《2016中国消防协会科学技术年会》||124-129|共6页
会议地点南京
作者
Luo Dang; 罗党; Wei Baolei; 韦保磊;
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作者单位

中国消防协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
非平稳时间序列; 小波变换; 灰色模型; 预测精度;

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