基于时变自回归模型的非平稳数据预测方法研究

王莉娜; 姜相夺; 芦玉华

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基于时变自回归模型的非平稳数据预测方法研究

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针对现有的自回归(Autoregressive,AR)模型对非平稳数据预测效果不佳的问题,提出了基于时变自回归(Time-Varying Autoregressive,TVAR)模型的时序预测方法.针对某型国产飞机发动机的低压转速信号,使用TVAR模型分别进行点预测和区间预测,并与AR模型的点预测结果进行对比.研究结果表明,TVAR模型能够很好地反映非平稳数据的变化趋势.在给定置信水平下,TVAR预测区间能够包含真实数据,因此TVAR模型在时序预测中具有更好的预测效果.

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来源
《微型电脑应用》 |2014年第8期|34-36|共3页
作者
王莉娜; 姜相夺; 芦玉华;
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作者单位

陕西法士特汽车传动研究院;

西安;

710119;

陕西法士特汽车传动研究院;

西安;

710119;

西安华为技术有限公司;

西安;

710075;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
时间序列; 时变自回归模型; 预测;

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