学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于时间序列分析的预测

作　者: 利小玲
导　师: 马洪
学　校: 四川大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 随机混沌时间序列局域法加权一阶局域法邻近点嵌入维数
分类号: O211.67
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 1410次
引　用: 13次
阅　读: 论文下载

内容摘要

近年来,基于时间序列分析的预测,在各种领域均得到广泛的运用,如天气预报、股市行情、经济金融、通信信号处理等。随着数学理论研究的深入和数学应用实践的发展,人们发现,现实中待处理的时间序列数据,有些可以用随机时间序列来刻画,有些却适合用混沌时间序列来建模。因此,预测时间序列就不能仅停留于传统的数理统计方法。本文首先介绍了随机时间序列的几个模型,及基于这些模型的预测方法,然后深入研究了基于混沌时间序列的预测,并用加权一阶局域法预测成都市生活物价指数,还将此方法与经济预测中最常用的方法――指数平滑法作比较,计算机模拟试验表明,基于混沌时间序列的加权一阶局域法的预测效果比指数平滑法要好。

全文目录

摘要  2-3
ABSTRACT  3-5
§1 引言  5-7
§2 随机时间序列分析预测  7-18
  2.1 随机时间序列的几个模型  7-14
  2.2 最小均方误差预报及其性质  14-16
  2.3 预报的三种基本形式  16-18
§3 混沌时间序列的预测  18-30
  3.1 重构相空间和TAKENS 定理  18-19
  3.2 混沌的本质  19-21
  3.3 基于混沌时间序列分析的预测  21-30
§4 结论  30-31
参考文献  31-33
致谢  33

基于时间序列分析的预测

内容摘要

全文目录

相似论文