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将小波分析和ARMA模型引入时间序列建模与预测中。利用小波分解充分提取和分离时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据的规律充分运用于Elman动态神经网络和自回归移动平均模型的建模。利用小波重构技术将各尺度域的预报结果结合成为系统最终的预报。实例证明了该方法的实际有效性。
基于小波分析的时间序列建模与预测
【摘 要】
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将小波分析和ARMA模型引入时间序列建模与预测中。利用小波分解充分提取和分离时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据的规律充分运用于Elman动态神经网络和自回归移动平均模型的建模。利用小波重构技术将各尺度域的预报结果结合成为系统最终的预报。实例证明了该方法的实际有效性。
【机 构】
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青岛理工大学计算机工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2009年34期
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