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系统工程理论与实践 2010
基于小波分解和残差gm(1,1)-ar的非平稳时间序列预测, PP. 1016-1020 Keywords: 小波分解,非平稳时间序列,残差gm(1:1)模型,自回归,预测 Abstract: ？提出基于二进正交小波变换和残差gm(1,1)-ar方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用mallat算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构建自回归模型,对低频信息则用灰色残差模型进行拟合;最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值.该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.实验结果表明,这种方法比传统的非平稳时间序列预测方法具有更高的预测精度.
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