时间序列数据流的自适应预测

来源 :自动化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：KurtJohns

【摘要】

：

提出一种自适应预测方法AFStreams，综合了复杂人工智能预测方法和时间序列预测方法的优点，可以根据数据流值变化的快慢程度自适应地确定预测步长，在计算资源受限的前提下，形成最

【作者】

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王永利周景华徐宏炳董逸生刘学军

【机构】

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东南大学计算机科学与工程学院,佳木斯大学公共计算机教研部,南京理工大学计算机科学与技术学院,上海伽兴电子科技有限公司

【出处】

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自动化学报

【发表日期】

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2007年2期

【关键词】

：

时间序列数据流预测插值小波 KALMAN滤波 Time-series data streams forecasting interpolating

【基金项目】

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江苏省研究生创新计划项目（xm04-36）资助

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提出一种自适应预测方法AFStreams，综合了复杂人工智能预测方法和时间序列预测方法的优点，可以根据数据流值变化的快慢程度自适应地确定预测步长，在计算资源受限的前提下，形成最佳预测点轨迹．仿真实验证明，AFStreams能够良好地适应数据的变化，在计算复杂度和预测精度之间平衡，显著地提高了平均预测精度．

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