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混沌时间序列的混合预测方法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的混沌时间序列的混合预测方法.首先利用小波变换将混沌时间序列分解和重构成概貌时间序列和细节时间序列; 然后利用PSO-LSSVM模型预测概貌时间序列的未来值,采用GARCH模型预测细节时间序列的未来值;最后将概貌时间序列和细节时间序列的未来值求和作为最终的预测结果.采用该方法对Mackey-Glass和变参数Logistic混沌时间序列进行预测. 结果表明该方法能精确地预测混沌时间序列,验证了文中所提方法的有效性. 相似文献
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混沌序列自适应多步预测及在股票中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对混沌时间序列自适应预测方法在多步预测中预测器系数无法调节的问题,根据混沌时间序列的短期可预测性及自适应算法的自适应跟踪混沌运动轨迹的特点,提出了一种自适应多步预测方法.在多步预测中,该方法根据已知样本得到对将来值的预测值并能自适应调节滤波器系数.仿真结果表明此方法的多步预测性能明显好于自适应预测方法的多步预测性能.将此方法应用于对股票数据的预测,得到了较好的预测结果. 相似文献
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基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测 总被引:11,自引:1,他引:10
提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。 相似文献
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基于EMD与神经网络的中国股票市场预测 总被引:7,自引:5,他引:2
应用EMD分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国股票市场建模及预测的EMD神经网络模型.首先应用EMD分解算法把原始股市时间序列分解成不同尺度的基本模态分量,并在此基础上进一步分析, 表明中国股市存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力, 有效提高了预测精度. 实验表明:与现有方法相比, 该方法具有较高的精度. 相似文献
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方芬 《系统工程与电子技术》2009,31(10):2476-2479
针对多变量混沌时间序列,给出一种Volterra滤波器实现结构.该滤波器利用基于奇异值分解的最小二乘法确定初始核,通过归一化最小均方差(normalized least mean square,NLMS)算法实时确定滤波系数,并用这种多变量Volterra结构对Lorenz时间序列进行仿真.计算结果表明,在无噪声情况下,该方法的实时一步预测精度比目前单变量混沌时间序列Volterra自适应预测方法的一步预测精度提高了102倍,表明这种实现结构易实现且收敛性能更好;在有噪声的情况下,该方法的实时多步预测性能优于局部多项式预测法的多步预测性能,且抗噪性更强. 相似文献
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股市预测中的小波神经网络方法 总被引:15,自引:3,他引:12
首先论述了股市时间序列中的明显随机性 ,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故 ,利用混沌的确定性可以进行短期预测 .混沌时间序列预测首先要重构相空间 ,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性 ,提出了一种改进的小波网络结构 ,探讨了股市预测模型问题 .经实例验证 ,该方法能有效地提高预测精度 ,避免了人工神经网络模型和指数自回归的固有缺陷 . 相似文献
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基于PSRT的大连豆粕期货价格的混沌判据 总被引:2,自引:0,他引:2
通过相空间重构技术,对大连豆粕期货价格增长率的时间序列分别进行相空间重构,应用Wolf方法得出最大的Lyapunov指数,从而给出系统混沌存在的证据;利用关联函数求出关联维度和Kolmogorov熵,从而给出对系统的混沌程度的估计和对大连豆粕期货价格进行有效性预测的时间尺度. 相似文献
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小波分频技术和混沌时间序列在国际石油价格预测中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
提供了一种小波分频技术结合Volterra自适应滤波器的预测石油价格趋势的方法,先对原始的石 油价格时间序列进行小波分频分析,将分解后的各层尺度系数和细节系数重构各层的时间序列, 然后分别计算各层时间序列的最佳延迟时间和嵌入维数来重构相空间,最终用Volterra自适应滤波器法预测各层时间序列, 重构成预测油价.实验证明该方法比直接混沌时间序列全局预测和一阶局域预测的精度更高,可预测范围更大. 相似文献