基于多尺度小波分解的时间序列预测方法研究

姚恩营; 周玉国; 孙国栋; 林波

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基于多尺度小波分解的时间序列预测方法研究

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运用Mallat算法和Daubechies小波分解技术,把时间序列分解为比原始时间序列更单一的细节部分和概貌部分,然后把分解后的细节部分和概貌部分重构回原尺度,对重构后的各个时间序列用传统时间序列模型进行预测,由此建立高阶AR模型,最后累加各个时间序列预测结果得到原始时间序列的预测结果.通过对某地区工业总产值数据的分析和验证,表明AR-wavelets模型与传统单一模型相比可大大提高精度.

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来源
《计算机时代》 |2009年第1期|4-6|共3页
作者
姚恩营; 周玉国; 孙国栋; 林波;
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作者单位

青岛理工大学计算机工程学院;

山东;

青岛;

266033;

青岛理工大学计算机工程学院;

山东;

青岛;

266033;

青岛理工大学计算机工程学院;

山东;

青岛;

266033;

青岛理工大学计算机工程学院;

山东;

青岛;

266033;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
多分辨率分析; Mallat算法; Daubechies小波; ARMA(P; Q)模型;

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