滑动窗口二次自回归模型预测非线性时间序列

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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 .该文分别用H啨non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 ,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 .
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