一种非线性非平稳时间序列预测建模方法

被引：9

作者：

林树宽

杨玫

乔建忠

王国仁

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

来源：

东北大学学报(自然科学版) | 2007年 / 03期

关键词：

经验模式分解; 支持向量回归; 非线性非平稳时间序列; 本征模式分量; 预测建模;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

提出了一种基于经验模式分解和支持向量回归的非线性、非平稳时间序列预测建模方法.首先,针对时间序列的非平稳特征,通过经验模式分解将其分解为若干个本征模式分量,使其中每个分量均成为平稳序列;其次,对每个本征模式分量,基于支持向量回归建立相应的平稳时间序列预测模型;最后,再一次利用支持向量回归对这些预测模型进行非线性组合,得到非线性、非平稳时间序列的预测模型.仿真实验和工程应用均表明,所提的预测建模方法与传统的基于支持向量回归的建模方法相比,具有较高的精度,说明该方法对于非线性、非平稳时间序列的预测是有效的.

引用

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