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一种基于误差补偿的多元混沌时间序列混合预测模型

韩敏 许美玲

一种基于误差补偿的多元混沌时间序列混合预测模型

韩敏, 许美玲
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  • 针对多元混沌时间序列的预测问题, 考虑到单纯改进储备池算法无法明显地提高预测精度, 提出一种基于误差补偿的时间序列混合预测模型. 实际观测的数据既包含线性特征又包含非线性特征. 首先利用自回归移动平均模型预测线性特征, 使得残差数据仅含非线性特征; 然后, 建立正则化回声状态网络模型预测; 最后, 将非线性部分的预测值与线性部分的预测值相加, 以实现高精度的多元混沌时间序列预测. 基于Lorenz和太阳黑子-黄河径流量时间序列的仿真实验验证了本文所提模型的有效性.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 61074096)资助的课题.
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    Rojas I, Valenzuela O, Rojas F, Guillen A, Herrera L J, Pomares H, Marquez L, Pasadas M 2008 Neurocomputing 71 519

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    Chattopadhyay S, Jhajharia D, Chattopadhyay G 2011 C. R. Geosci. 343 433

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    Zhang G P 2003 Neurocomputing 50 159

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    Seghouane A K 2011 IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 47 1154

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    Shi Z W, Han M 2007 IEEE Trans. Neural Netw. 18 359

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    Chatzis S P, Demiris Y 2011 IEEE Trans. Neural Netw. 22 1435

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出版历程
  • 收稿日期:  2012-11-05
  • 修回日期:  2013-02-16
  • 刊出日期:  2013-06-20

一种基于误差补偿的多元混沌时间序列混合预测模型

  • 1. 大连理工大学电子信息与电气工程学部, 大连 116023
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 61074096)资助的课题.

摘要: 针对多元混沌时间序列的预测问题, 考虑到单纯改进储备池算法无法明显地提高预测精度, 提出一种基于误差补偿的时间序列混合预测模型. 实际观测的数据既包含线性特征又包含非线性特征. 首先利用自回归移动平均模型预测线性特征, 使得残差数据仅含非线性特征; 然后, 建立正则化回声状态网络模型预测; 最后, 将非线性部分的预测值与线性部分的预测值相加, 以实现高精度的多元混沌时间序列预测. 基于Lorenz和太阳黑子-黄河径流量时间序列的仿真实验验证了本文所提模型的有效性.

English Abstract

参考文献 (15)

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