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16非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码[借鉴].pdf
16非平稳时间序列突变检测的启发式分割算法(BG算法)MATLAB源代码[借鉴].pdf
2023-03-02 10:44:07
337KB
1
基于小波和过程神经网络的时间序列预测模型
提出基于过程神经网络和自回归模型的组合预测方案。首先,采用二进正交小波变换对原始时间序列分解和重构,分离出原始序列中的高频部分和低频部分;然后对低频部分构建过程神经网络模型,对低频部分采用自回归模型;最后将两种模型的预测值叠加,得到原序列的预测值。
2022-08-14 23:01:06
1.14MB
小波分解;
非平稳时间序列;
过程神经网络;
自回归;
1
R 的 TSPred 包:非平稳时间序列预测框架_R语言_代码_下载
用于定义和执行时间序列预测过程的功能,包括前(后)处理、分解、建模、预测和准确性评估。生成的模型及其产生的预测误差可用于对其他时间序列预测方法进行基准测试,并提出对此类方法进行改进的需求。为此,可以使用来自预测竞赛的基准数据。
2022-06-22 21:04:13
319.23MB
r语言
16非平稳时间序列突变检测的启发式瓜分算法(bg算法)matlab源代码[最新].doc
16非平稳时间序列突变检测的启发式瓜分算法(bg算法)matlab源代码[最新].doc
2022-05-29 09:07:44
131KB
文档资料
第十四章非平稳时间序列模型
非平稳时间序列模型非1111111111111111111111111111111111111
2021-05-07 12:15:04
481KB
非平稳时间序列模型
1
基于去趋势互相关分析的非平稳时间序列主成分分析
基于去趋势互相关分析的非平稳时间序列主成分分析
2021-05-02 16:32:02
1.25MB
研究论文
1
MATLAB解决经济非平稳时间序列的预测分析
本文中,我们提出两种估计ARMA(自回归滑动平均)模型参数的新方法。第一种方法是对迭代逆滤波法(ITIF)的改进,第二种方法基于谱转换技术。两种方法都是迭代算法,文中将两种新方法的计算结果与ITIF法进行了比较。
2019-12-21 20:17:38
251KB
ARMA
非平稳时间序列
预测
1
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