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| 多变量时间序列的重构与预测方法 | |
| 引用本文： | 陈涛.多变量时间序列的重构与预测方法[J].统计与决策,2009(14). |
| 作者姓名： | 陈涛 |
| 作者单位： | 陕西理工学院,数学系,陕西,汉中,723000 |
| 摘 要： | 多变量时间序列包含有比单变量时间序列更丰富的动态信息,具有一定的信息完备性和确定性,但多变量时间序列同时也会带来一定的冗余信息和部分噪声.为了更好地反映多变量时间序列的动态特性,文章对多变量时间序列进行空间重构,并利用主成分分析法(PCA)对重构后的多变量时间序列进行处理,以减低特征空间维数;最后采用支持向量机建立预测模型.仿真实验表明,该预测模型具有较强的自适应能力和较好的预测效果. |
| 关 键 词： | 多变量时间序列 相空间重构 主成分分析法(PCA) 支持向量机(SVM) 预测 |
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