时间序列预测论文

论文摘要近几年,用学习理论解决数据分析问题已成为统计学的研究趋势之一。问题规模与复杂性日增的现实,需要更具效率的学习方法。本篇博士论文在统计学习理论的框架下,应用核方法,提出几...

论文摘要随着经济的发展和人们投资意识的转变,证券投资已成为现代人生活中的一个重要组成部分,而相关证券预测理论也随之显现出重要的应用价值。证券市场中含有大量的实时变化的数据,影响...

论文摘要在时间序列预测问题的研究中,人们通过不同的方法对时间序列预测问题进行建模。不同的建模方法针对不同的问题有着各自的优势,同样存在着不足。随着社会信息化程度的提高,人们对于...

论文摘要近年来,基于机器学习的时间序列回归预测模型越来越多的用以解决实际工业生产中遇到的预测问题。其中算法简单快速、模型易于确定的最小二乘支持向量机(LSSVM)得到了广泛应用...

论文摘要时间序列建模与预测是学术研究和工程等实际应用中最活跃的研究课题之一,在自动控制、航空、航天、航海、通信和工业生产过程等方面都有着广泛的应用。本文对时间序列建模与预测和最...

论文摘要向量ARMA模型广义了一维ARMA模型，在社会经济建模，工业生产领域，生物信号处理，信号处理，时间序列分析等领域有很广的应用。向量模型参数估计问题比一维ARMA模型参数...

论文摘要本文在对传统时间序列预测方法的分析和借鉴基础上,主要针对时间序列预测方法由于本身的对数据的要求导致预测结果误差特别大的问题,深入对现有的时间序列预测方法所能处理的数据的...

论文摘要对数据挖掘的研究源自人们对海量数据进行有效处理的实际需求。作为数据类型的一种,时间序列在各种各样的数据库和数据仓库中都比较常见。从广义上讲,凡是随时间变化而观测或采集的...

论文摘要P2P(PeertoPeer)技术将人们直接的连接起来,使得人们可以直接连接到其他用户的计算机、交换文件,而不是像过去那样连接到服务器去浏览与下载。P2P中的BT(Bi...

论文摘要针对目前国内股市走势预测存在的问题,如预测过程计算量庞大、预测结果不理想等,本文使用数据挖掘中的几种常用方法建立预测模型,通过对预测过程及预测结果的分析,来寻求数据挖掘...

论文摘要针对目前国内股市走势预测存在的问题,如预测过程计算量庞大、预测结果不理想等,本文使用数据挖掘中的几种常用方法建立预测模型,通过对预测过程及预测结果的分析,来寻求数据挖掘...

论文摘要作为一种新的机器学习方法,支持向量机算法建立在严谨的统计学理论基础上,在模式识别和函数回归方面都有不俗的表现。支持向量机算法从上个世纪90年代初提出到现在短短十多年的时...

论文摘要在科学、经济、工程等许多应用中都存在着在历史数据的基础上预测未来的问题。时间序列预测是预测领域内的一个重要研究方向。它是一种根据历史数据构造时间序列模型,再把模型外推来...

论文摘要随着外部市场环境的复杂化和企业间竞争的激烈化,广义的外部供应链管理不断被认可,并逐渐成为供应链管理的主流思想。而广义供应链管理要求各节点企业实现高度的协调与合作,需求的...

论文摘要决策是人们生产、生活和工作中一项基本思维和实践活动。小至个人生活,大至整个国家建设,都会遇到对一些行动方案可行性及优劣做出评价,从中选择满意或“最优”的行为,而预测作为...

论文摘要近年来,时间序列数据挖掘的研究技术在很多领域得以应用。合适的时间序列模型是对序列特性的一种反映,由于基于模型的时间序列数据挖掘方法能够发现序列的内在规律,因此这种方法具...

论文摘要本文在国家自然科学基金的资助下,将小波分析理论和过程神经网络模型相结合,提出小波过程神经网络的概念。小波过程神经网络以小波分析作为其理论基础,结合小波良好的局部化特性和...

论文摘要在自然科学和社会科学各研究领域中,大量决策问题都离不开预测,预测是决策的的基础。实际上,有关事物的信息经常是不完全的,有关的理论也是不完善的,人们对事物的了解仅限于观测...

论文摘要系统辨识的目的是在输入输出观测的基础上，在指定的一类系统中，确定一个与被识别的系统等价的系统。系统辨识是建立系统数学模型的重要途径之一，而模型化方法是进行系统分析、设计...

论文摘要随着Web技术的飞速发展，万维网已经成为世界上最大的资源库，面向Web数据的挖掘与应用成为数据挖掘领域的研究热点。其中，针对Web中大量动态表格形式的行情数据的有效获取...