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
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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