滑动窗口二次自回归模型预测混沌时间序列

作     者：李爱国 

作者机构：西安科技大学计算机系陕西西安710054 

出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)

年 卷 期：2004年第24卷第10期

页      面：104-109页

核心收录：

学科分类：07[理学] 08[工学] 070104[理学-应用数学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：陕西省科学技术发展计划"十五"攻关资助项目(2000K08-G12) 

主　　题：非线性系统 混沌时间序列 预测 预报 

摘      要： 提出一种新颖的非线性时间序列预测模型,即滑动窗口二次自回归(MWDAR)模型.MWDAR模型使用部分的历史数据及其二次项构造自回归模型.模型参数用线性最小二乘法估计.应用模型进行预测时,预先选定窗口大小以及模型一次项和二次项的阶次.在每个当前时刻,先根据窗口内的数据估计模型参数,然后根据输入向量及模型参数做出预测.这种预测方法不仅适合小数据集的时间序列预测,而且对大数据集具有极高的计算效率.分别用Henon混沌时间序列数据和真实的股票交易数据作了MWDAR方法与局域线性化方法的1步和多步预测对比实验.结果显示MWDAR方法无论在预测精度上,还是在计算效率上都优于局域线性化方法.