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基于小波分解的某些非平稳时间序列预测方法.pdf
维普资讯 第 4期 电 子 学 报 V 29 No4 2001年 4月 ^CTA ELEcrR0MCAsIMCA ora 2001 基于小波分解 的某些非平稳时间序列预测方法 徐 科 ,徐金梧 ,班晓娟 (1北京科技大学机械工程学院.北京 1001~3;2 北京科技大学计算机系,北京 100~3) 摘 要: 提出一种时间序列预测方法,称为小渡预测方法 通过小波分解可以将某些非平稳时间序列分解成多 层近似意义上的平稳时间序列.然后采用 自回归模型对分解后的时间序列进行预测,从而得到原始时间序列的预测 值.对年平均太阳黑子数的预测结果表明.该方法比传统的时间序列预测方法和神经网络预测方法的预测精度高,可 以很好地应用于某些非平稳时间序列的预测中. 关键词 : 小渡分析:时间序列;预测 中图分类号: TN91123 文献标识码 : A 文章编号: 0372-2112(21301)04-0566.03 ForecastingofSomeNon—StationaryTimeSeriesBasedonWaveletDecomposition xUKe,xUJin—wu,B.MYXiao-juan2 1s 矿胁 删 EngfmeziXg.bot/~rs竹 of8doxcemu/ ∞}·c,&脚 ,&垤 100083,Chn/a; 2脚 ofG llh-r蹦栅 & I 5 .赫椰 mu/ 一 ,& .& 咄l 100083,暖嘲 Absr【acc: Aforecastingmethodoflimeserieseall~ wavelet—domain口.神 cmrisproposed.Somenot~-stationarytimeserie~calrl bedecomposedinlo~veralappmx~natestationarydmeseries _hwaveletde唧 ”p墒ih【l¨Decomp~edtimeseriesaleforecasted fh auto-regressionmodel,toobtainforecastingresultsoftheodginaltimeseriesEN~rimelltSwithsunspotacdvitydatashow thatthe methodisbetterthantraditionalforecastia,gapproachesandneuralI【e u【kapmac ,arIdca|】beappli~{to矗0rec鼬加 ofsomelION- smtiotkarytimeserieseff~tivdy. Keywords: wm,eletanalysis;timeesdes;~reeasting l 引言 为 [1: 时间序列预测在 目标跟踪、天气预报、市场分析和故障诊 . . l+l= & ~ ’ , , ㈩ 断领域中有广泛的应用 传统的预测方法大都采用线性模型 来近似地表达预测对象的发展规律.如最常用的 ,M1模型预 式中. 和G分别为一低通滤波器和一高通滤波器 .小波 测或ARMA模型预测,就是在时间序列平稳的假设基础上,对 分解的过程如图 1所示 将 定义为原始信号 ,于是通过 其建立线性模型,
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