基于STL和EMD的时间序列预测算法研究
作者机构：北方工业大学信息学院
出 版 物：《电子元器件与信息技术》 (Electronic Components and Information Technology)
年 卷 期：2021年第5卷第8期
页 面：76-78页
学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学]
主 题：STL EMD LSTM 时间序列分解 时间序列预测
摘 要：现实中的时间序列多有几种基本成分复合而成,直接对其使用单一模型进行预测,预测精度难以提高。本文提出了一个基于时间序列分解的预测模型。首先使用STL分解时间序列,得到时间序列的趋势项,周期项和残差项;之后使用EMD分解周期项和残差项,得到多个子序列;然后按照子序列的波动频率重新构造新的周期项和残差项;最后对分解得到的各分量建立预测模型。我们将提出的模型应用在仿真时间序列上后发现,本文提出的这种预测模型具有较高的预测精度。
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