时间序列模糊滑动预测

在时间序列经典滑动预测基础上,给出了模糊滑动预测方法,并举例说明了它比传统的滑动预测有更强的修匀能力。     

应用时间序列分析进行网络负载预测

分析了校园网出口流量的非线形、周期性的特点,给出基于时间序列分析进行网络负载预测的方案.本方案通过数学模型将时间序列分解为线形增长趋势因素、周期性因素、随机噪声等子成分,使用分解模型分析某校园网出口的历史数据,对其后半年的网络流量进行预测,并与实际流量进行比较,得到相关的测试比较结果.该方案与传统的基于启发式公式的方法相比具有适应性好、科学性等方面优势.因此,该方案可以作为网络流量预测方案,为网络资源规划和异常流量分析提供依据.     

时间序列分析在粮食产量预测中的应用

在预测粮食产量中可以应用时间序列分析.叙述了时间序列模型的辨识、预测及建模过程,利用Matlab系统辨识工具箱对时间序列进行数据预处理,相关分析,ARMA模型参数估计,并对2010年的粮食产量进行了预测.     

非线性时间序列分析在股市行情预测中的应用

该文用非线性时间序列分析方法,对一般股市行情序列进行了拟合,指出可用逐段线性回归拟合趋势,用门发自回归模型拟合消除趋势后的平稳序列,通过对１９９７年４月２２日至５月１２日期间深圳股市行情预测值与实际值的对比,说明在正常状态（即无违规操作及无特殊政策出台）下,所建立的模型有较好的拟合效果,从而提供了一个行情预测的有效方法。     

关于时间序列预测法的探讨

时间序列预测法是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法.本文给出了时间序列模型的模式识别和实现方法,建立了能够比较精确地反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型,具有一定的自适应性,能更好地预测实际问题.     

基于时间序列模型的职工平均工资预测

以时间序列模型为基础,对未来中国经济发展和工资增长的形势进行分析,经过合理的假设和筛选,确立工资的6个影响因素,继而引入国家效应、企业效应和个人效应3个影响因子。运用SPSS的相关性分析,对影响山东省职工年平均工资的因素进行分析,分别研究了国家效应、企业效应和个人效应与该地区年平均工资的关系,进一步运用SPSS,综合分析这3个因素对该地区平均工资的影响。最后,通过综合国家效应、企业效应和个人效应这3个因素建立的时间序列自回归模型,得到2011—2035年山东省职工年平均工资的预测值。通过时间序列的自回归模型预测值与实际值的Sequence Plot曲线,证实模拟效果较好,预测值符合模拟趋势。     

基于RBF神经网络的时间序列预测

分析了RBF神经网络的结构和学习算法,利用RBF神经网络和Matlab神经网络工具箱建立人口数量预测模型,并应用该模型对中国人口数量进行了预测.     

混沌时间序列的区间预测

讨论混沌时间序列的区间预测，给出了最优嵌入维数的搜索算法及区间预测算法，并应用于实例，取得较好效果。     

运用时间序列对上证综合指数进行预测分析

运用SAS软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对我国上海证券交易所的上证综合指数作了预测分析 ,得到了较高的预测精度 ,为预测股票市场的整体走势提供了一种方便实用的方法 .     

混沌时间序列的局域线性回归预测方法

混沌时间序列预测是８０年代末发展起来的一种非线性预测新方法．它已在天气预报、经济预测、电力负荷预测、股市预测等方面得到成功应用．混沌运动是确定系统具有内在随机性的一种运动,它的行为极其敏感地依赖于初始条件．混沌系统从两个极其邻近的初始点出发的两条轨道...     

基于优化Shapelet的时间序列分类方法

基于Shapelet的时间序列分类算法具有可解释性强、准确率高、速度快的优点,然而在Shapelet发现过程中存在Shapelet产生冗余和形式局限的缺点,严重制约了算法性能的提高。针对这一问题,提出一种基于优化Shapelet的时间序列分类算法,该方法首先利用K-means生成典型的Shapelet候选集,加速Shapelet的生成过程;然后,融合相似性和类标差异性提出Shapelet的选取模型,确保Shapelet的多样性和精简性;最后,提出优化策略获取最佳的Shapelet,并以此为基础实施时间序列分类。实验结果表明,该方法具有较高的分类准确率,并对位移和扭曲特征明显的数据集具有良好的分类效果。     

混沌时间序列的预测及其在电力系统短期负荷预测中的应用

在局域预测法的基础上重点分析了一种基于Lyapunov指数的混沌时间序列预测方法,并将这种方法应用于解决电力系统短期负荷分配问题,得到了较好的仿真预测结果.     

时序模型用于圆度预测补偿控制问题的理论探讨

本文研究了以AR(自回归)时序模型用于圆度预测补偿控制问题;从最小方差控制的角度,指出了AR模型的局限性而应代之以ARV模型.文中讨论了运用自校正调节器的可能性,以克服加工环境慢时变特性对预测控制的影响.     

多元时间序列聚类算法分析

为解决高多元时间序列聚类算法的问题,采用了一种基于主元分析方法的多元时间序列聚类分析方法,利用MTS序列的前z个主元与每个簇的代表元素之间的Eros距离,将原有的复杂数据降维.在此基础上通过改进K-means算法对选取的多元时间序列的主元进行聚类分析,最后得到K个MTS聚类.理论分析和实验结果表明该算法能有效解决聚类问题.     

综合阻尼系统的模态分析和时序模型

本文定义同时计及粘性阻尼和结构阻尼的系统为综合阻尼系统。讨论了多自由度比例综合阻尼系统的模态分析。推导出传递函数矩阵的表达式。应用拉氏变换和Z变换间关系,得到系统的ARMA时间序列模型。     

时间序列预测模型研究简介

在对时间序列预测模型的发展进行综述的基础上,就时间序列分析法的研究方法、理论意义、实际应用以及进一步的工作进行了阐述,使对该研究方向的理论、方法和应用有一个较清晰的了解。     

基于ARMA时间序列理论的建模及应用

介绍一种精度较高的时间序列短期预测方法,即带有周期性的ARMA模型。通过该数学模型的分析与研究,对时间序列整个变化的规律性做出近似描述,更准确的认识与了解到时间序列的结构与特征,进而达到最小方差意义下的最优预测。     

捷联惯组稳定性测试数据时间序列建模分析

随着时间的推移,部分捷联惯组参数的稳定性会发生比较明显的变化。为解决此问题,提出了捷联惯组测试数据的小样本等时间间隔二次修正插值法,以此来构建大样本容量时间序列。在此基础上,通过ARMA时间序列建模的方法来研究捷联惯组误差系数的变化情况,并验证其在捷联惯组测试数据建模分析中应用的有效性。     

在RFDE,NFDE下的最佳逼近多项式与模糊逼近

主要讨论满足RFDE和NFDE的函数的最佳逼近多项式的一些性质 ,以便为时间序列预测提供更深入的理论基础