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近似非齐次指数序列预测的新融合模型构建
  • ISSN号：1002-6487
  • 期刊名称：《统计与决策》
  • 时间：0
  • 分类：N941.5[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构：长江大学信息与数学学院,湖北荆州434023
  • 相关基金：湖北省自然科学基金资助项目（2013CFA053）;长江大学数学与应用数学研究所开放基金项目（KF1506;KF1508）;长江大学基础学科研究发展基金资助项目（2014JCY002）
作者： 周德强
关键词： DDGM(1, 1), LS-SVM, 时间序列预测, 机器学习, 近似非齐次指数序列
中文摘要：

DDGM（1,1）模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM（1,1）模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM（1,1）模型,构建了一种基于DDGM（1,1）与LS-SVM算法融合的预测模型。该模型基于DDGM（1,1）模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM（1,1）模型的参数估计方法,增强模型的推广性。实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编：李明星
  • 地址：武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编：430071
  • 邮箱：tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话：027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6487
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48658