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基于小波和过程神经网络的时间序列预测模型
提出基于过程神经网络和自回归模型的组合预测方案。首先,采用二进正交小波变换对原始时间序列分解和重构,分离出原始序列中的高频部分和低频部分;然后对低频部分构建过程神经网络模型,对低频部分采用自回归模型;最后将两种模型的预测值叠加,得到原序列的预测值。
2022-08-14 23:01:06
1.14MB
小波分解;
非平稳时间序列;
过程神经网络;
自回归;
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