基于DTW相似判定的周期性时间序列预测方法

基于DTW相似判定的周期性时间序列预测方法

论文摘要

针对大样本下周期性时间序列预测的问题,文中给出了一种基于DTW距离的相似样本度量方法。首先,给出周期性时间序列预测问题的定义,并基于支持向量回归方法分析大量噪声点对预测误差的影响。然后,通过对时间序列周期分段来构建相似性度量,在给定预测样本容量下确定给定预测条件的相似样本子集。同时,基于误差调谐函数对SVM的核函数进行调整,以进一步提升预测精度。最后,基于常用的周期性时间序列,在预测精度上将所提方法与已有算法进行实验比较,并分析该模型的参数敏感性。实验结果验证了所提方法的有效性。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 周期性时间序列预测
  •   2.1 问题的基本描述
  •   2.2 研究方法概述
  •   2.3 支持向量回归
  • 3 DTW-LSSVR时间序列预测模型
  •   3.1 基于DTW距离的kNN训练集的选择方法
  •   3.2 面向LSSVR的DTW距离调整函数
  •   3.3 预测样本模型的生成及其预测算法
  • 4 实验验证
  •   4.1 时间序列预测模型的比较
  •   4.2 模型参数影响的验证与分析
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李文海,程佳宇,谢晨阳

    关键词: 支持向量机,时间序列,相似性,预测,数据挖掘

    来源: 计算机科学 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 数学,计算机软件及计算机应用

    单位: 软件工程国家重点实验室,武汉大学计算机学院

    基金: 国家自然科学基金(61572373,61472290,60903035),国家重点研发计划(2017YFC08038)资助

    分类号: TP311.13;O211.61

    页码: 157-162

    总页数: 6

    文件大小: 1008K

    下载量: 439

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