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混沌时间序列预测是混沌理论的一个重要方向和研究热点,在气象、水力、经济和通信等各个领域有着广泛的应用。然而,由于混沌时间序列高度复杂的非线性特征,很难从理论上定量研究。利用贝叶斯网络(BNs)在处理不
为了解决误判问题,从预测的角度给出了离群点的定义,并提出了预测可信度和离群度的概念;同时,提出采用置换技术来降低离群点对预测模型的影响,并提出了基于集成预测的稀有时间序列检测算法。针对真实数据集的实验
基于回声状态网络的混沌时间序列多步预测,宋勇,李贻斌,针对回声状态网络在权值学习过程中存在的病态问题,提出了一种基于正则化方法的回声状态网络学习算法。在标准误差项基础上增加一
针对单任务时间序列中存在的信息挖掘不充分、预测精度低等问题,提出了一种基于多任务最小二乘支持向量机(MTLS-SVM)的时间序列预测方法。该方法将多个时间序列任务同时进行学习,使得在训练过程中任务之间
针对害虫发生数据高度非线性特点导致传统方法预测准确率低的难题,提出一种基于支持向量机(SVM)的多变量自回归(CAR)的害虫时间预测方法(SVM_CAR)。SVM_CAR首先利用SVM以留一法的MSE
论文研究-基于可行域解析中心的股指时间序列预测.pdf, 预测股票涨跌情况,并提出了一种新的时间序列预测方法,该方法将时间序列预测问题转化为多类分类问题.同时在分析现有多类分类机器不足的基础上,提出了
Time Series Analysis 2 Models and Forecasts
基于目前的时间序列数据,做未来线性预测,简便易行,直接放在pycharm或者jupyter notebook就可以运行
时间序列预测与回归分析模型
本文详细介绍了时间序列预测模型的原理及其应用案例,包括基于CNN和LSTM的模型,还介绍了如何选择适合自己的数据集进行训练。通过实验结果的分析,展示了这些模型在时间序列预测中的优势。其中,还包含了一些
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