科技信息
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과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2009年
31期
862,821
,共2页
小波分解%自回归树%时间序列预测
小波分解%自迴歸樹%時間序列預測
소파분해%자회귀수%시간서렬예측
小波分解可以将非平稳时间序列分解成多层近似意义上的平稳时间序列,本文首先采用小波分解将非平稳时间序列分解,在分解后的各层时间序列上构造自回归树模型,采用贝叶斯方法学习决策树的结构与变量,并对分解后的时间序列进行预测,最后采用小波重构方法将分解后的各层时间序列重构,得到原始时间序列的预测值.以2007年海关统计的重点出口商品量的数据为例,对中国出口贸易的走势进行分析和预测.结果表明,本文的方法比传统时间序列预测方法精度高,可以很好地应用于非平稳时间序列的预测.
小波分解可以將非平穩時間序列分解成多層近似意義上的平穩時間序列,本文首先採用小波分解將非平穩時間序列分解,在分解後的各層時間序列上構造自迴歸樹模型,採用貝葉斯方法學習決策樹的結構與變量,併對分解後的時間序列進行預測,最後採用小波重構方法將分解後的各層時間序列重構,得到原始時間序列的預測值.以2007年海關統計的重點齣口商品量的數據為例,對中國齣口貿易的走勢進行分析和預測.結果錶明,本文的方法比傳統時間序列預測方法精度高,可以很好地應用于非平穩時間序列的預測.
소파분해가이장비평은시간서렬분해성다층근사의의상적평은시간서렬,본문수선채용소파분해장비평은시간서렬분해,재분해후적각층시간서렬상구조자회귀수모형,채용패협사방법학습결책수적결구여변량,병대분해후적시간서렬진행예측,최후채용소파중구방법장분해후적각층시간서렬중구,득도원시시간서렬적예측치.이2007년해관통계적중점출구상품량적수거위례,대중국출구무역적주세진행분석화예측.결과표명,본문적방법비전통시간서렬예측방법정도고,가이흔호지응용우비평은시간서렬적예측.
