【摘 要】
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将小波分析和ARMA模型引入时间序列建模与预测中.利用小波分解充分提取和分离时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据的规律充分运用于Elman动态神经
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将小波分析和ARMA模型引入时间序列建模与预测中.利用小波分解充分提取和分离时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据的规律充分运用于Elman动态神经网络和自回归移动平均模型的建模.利用小波重构技术将各尺度域的预报结果结合成为系统最终的预报.实例证明了该方法的实际有效性.“,”This paper presents wavelet method and ARMA model for time series forecasting.Acco-Rding to the wavelet demoising and wavelet decomposition,the hidden period and the nonstationarity existed in time series are extracted and separated by wavelet transformation.the characteristic of wavelet decomposition series is applied to Elman networks and an autoregressive moving average model. Finally,wavelet reconstruction is used to realize time series forecasting.It shows that the proposed method can provide more accurate results.
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