【摘 要】
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时间序列多步预测利用事物的历史时间序列数据，对其未来多个时间点的发展趋势进行预报，以便提前制定相应的生产控制策略。本文提出一种新的基于时序分解的多步预测算法，针对时序分解参数对预测结果影响显著问题，提出采用遗传算法优化的自适应变分模态分解策略；针对模态各异的子序列，提出运用随机森林算法建立多个基学习器以充分挖掘各模态信息；针对一次分解策略仅适用于仿真研究而无法实际应用的问题，提出实时分解框架并将整
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62076095）；
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时间序列多步预测利用事物的历史时间序列数据，对其未来多个时间点的发展趋势进行预报，以便提前制定相应的生产控制策略。本文提出一种新的基于时序分解的多步预测算法，针对时序分解参数对预测结果影响显著问题，提出采用遗传算法优化的自适应变分模态分解策略；针对模态各异的子序列，提出运用随机森林算法建立多个基学习器以充分挖掘各模态信息；针对一次分解策略仅适用于仿真研究而无法实际应用的问题，提出实时分解框架并将整个分解与预测过程嵌入该框架中。在多个公开时间序列数据集的实验，表明所提出的预测算法相较于对比算法具有更高的精度。
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