基于多尺度小波分解的时间序列预测方法研究

被引：15

作者：

姚恩营

周玉国

孙国栋

林波

机构：

[1] 青岛理工大学计算机工程学院

来源：

计算机时代 | 2009年 / 01期

关键词：

多分辨率分析; Mallat算法; Daubechies小波; ARMA(P,Q)模型; 时间序列分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.72 [数字信号处理];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

运用Mallat算法和Daubechies小波分解技术,把时间序列分解为比原始时间序列更单一的细节部分和概貌部分,然后把分解后的细节部分和概貌部分重构回原尺度,对重构后的各个时间序列用传统时间序列模型进行预测,由此建立高阶AR模型,最后累加各个时间序列预测结果得到原始时间序列的预测结果。通过对某地区工业总产值数据的分析和验证,表明AR-wavelets模型与传统单一模型相比可大大提高精度。

引用

页码：4 / 6

页数：3