基于小波和组合模型的非平稳时间序列预测

来源 :第28届全国灰色系统学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：leon2000

【摘要】

：

针对非平稳时间序列难高精度预测的问题,提出基于小波变换和组合模型的预测方法.首先,运用Mallat算法分解和重构非平稳序列,分离得非平稳序列的近似序列和细节序列;然后对近

【作者】

：

罗党韦保磊

【机构】

：

华北水利水电大学郑州450045

【出处】

：

第28届全国灰色系统学术会议

【发表日期】

：

2016年4期

【关键词】

：

非平稳时间序列复合预测 GM(1 1)优化模型 ARIMA模型

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针对非平稳时间序列难高精度预测的问题,提出基于小波变换和组合模型的预测方法.首先,运用Mallat算法分解和重构非平稳序列,分离得非平稳序列的近似序列和细节序列;然后对近似序列建立GM(1,1)优化模型,对细节序列分别建立ARMA模型;最后叠加各模型的预测值得到原始序列的预测值.实证分析表明,此方法比传统的预测方法具有更好的适用性和更高的预测精度.

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