【摘 要】
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针对实时变化且不同时段差异大的时间序列,提出一种基于高斯过程混合模型的预测算法.该算法首先对时间序列进行预处理,并采用密度空间含噪聚类(DBSCAN)去除奇点.然后针对扩展
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针对实时变化且不同时段差异大的时间序列,提出一种基于高斯过程混合模型的预测算法.该算法首先对时间序列进行预处理,并采用密度空间含噪聚类(DBSCAN)去除奇点.然后针对扩展迪基-福勒(ADF)检验结果将时间序列分为常数项、平稳和非平稳三类,最后基于高斯过程混合(GPM)模型对各类时间序列进行预测,并和差分自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量机(SVM)、高斯过程(GP)模型进行性能对比.以采购商品报价时间序列为例进行的预测结果表明:GP模型与GPM模型均能输出预测置信区间,给出预测结果的可信程度;G
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