%0 Journal Article
%T Moving Windows Quadratic Autoregressive Model for Predicting Chaotic Time Series<br>滑动窗口二次自回归模型预测混沌时间序列
%A 李爱国
%J 系统工程理论与实践
%D 2004
%I 
%X 提出一种新颖的非线性时间序列预测模型,即滑动窗口二次自回归(MWDAR)模型.MWDAR模型使用部分的历史数据及其二次项构造自回归模型.模型参数用线性最小二乘法估计.应用模型进行预测时,预先选定窗口大小以及模型一次项和二次项的阶次.在每个当前时刻,先根据窗口内的数据估计模型参数,然后根据输入向量及模型参数做出预测.这种预测方法不仅适合小数据集的时间序列预测,而且对大数据集具有极高的计算效率.分别用Henon混沌时间序列数据和真实的股票交易数据作了MWDAR方法与局域线性化方法的1步和多步预测对比实验.结果显示MWDAR方法无论在预测精度上,还是在计算效率上都优于局域线性化方法.
%K nonlinear system
%K chaotic time-Series
%K prediction
%K forecasting<br>非线性系统
%K 混沌时间序列
%K 预测
%K 预报
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=962324E222C1AC1D&jid=1D057D9E7CAD6BEE9FA97306E08E48D3&aid=9E87A26EC54FC221&yid=D0E58B75BFD8E51C&vid=B91E8C6D6FE990DB&iid=F3090AE9B60B7ED1&sid=DBF54A8E2A721A6D&eid=91C9056D8E8856E0&journal_id=1000-6788&journal_name=系统工程理论与实践&referenced_num=4&reference_num=10