为解决非线性时间序列的预测问题,文章构建了多周期灰色预测模型,该模型针对时间序列中同时存在趋势性和多周期性的特征,首先对序列分解,然后利用灰色预测模型拟合趋势性,利用傅里叶级数拟合多周期性,并利用最小二乘支持向量机对序列中的随机残差项进行修正,以提高模型的预测精度,最后将模型应用于河南农业旱灾灾情预测,通过与灰色预测模型和ARMA模型的预测结果对比分析,证明了所构建的模型拟合精度较高,可以解决多周期时间序列的预测问题: g! p4 @; ^! n' q/ k
0 h' x. _$ A' F+ v6 Z8 Q7 n: c' Y- u: w& [8 w7 B8 R% c) v 基于多周期时间序列的灰色预测模型及其应用_张国政.pdf(1.63 MB, 下载次数: 0, 售价: 1 点体力)