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基于组合模型的非线性时间序列预测算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与科学》2021年第10期43卷 1817-1825页; 作者：于琼田宪西北工业大学保密处陕西西安710072 西安电子科技大学物理与光电工程学院陕西西安710071; 为解决复杂系统中非线性时间序列预测模型构建效率低、预测精度低的问题,提出基于组合模型的HURST-EMD预测算法。采用EMD算法将非线性时间序列分解为代表原始序列特征的各个IMF,然后引入赫斯特(Hurst)指数将同类的IMF整合为新的分量,最...; 为解决复杂系统中非线性时间序列预测模型构建效率低、预测精度低的问题,提出基于组合模型的HURST-EMD预测算法。采用EMD算法将非线性时间序列分解为代表原始序列特征的各个IMF,然后引入赫斯特(Hurst)指数将同类的IMF整合为新的分量,最后选用LS-SVR-ARIMA模型进行组合预测。在该算法中,设计了序列分类整合等过程,优化了建模的计算量,构建了高效精准的预测模型。为验证模型的有效性,采用上证指数公共数据集和真实交通流数据进行检验,实验结果表明,改进的基于组合模型的HURST-EMD预测算法在提高预测效率的同时具有更好的预测精度。; 来源：详细信息评论

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