计算机时代2023，Issue(9) ：10-13.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.09.003

基于历史趋势和预测误差的时序序列预测方法研究

Research on time series forecasting method based on historical trend and forecast error

郑俊褒 张旭 马腾洲
计算机时代2023，Issue(9) ：10-13.DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.09.003
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基于历史趋势和预测误差的时序序列预测方法研究

Research on time series forecasting method based on historical trend and forecast error

郑俊褒 1张旭 1马腾洲2
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作者信息

  • 1. 浙江理工大学计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310018
  • 2. 中国上海海关
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摘要

针对时间序列预测方法训练复杂、迁移预测能力差等问题,提出一种自适应预测方法.先根据预测误差和当前值确定下一时刻预测值的范围,再结合短期历史趋势确定最终预测值.得到的当前预测值代入下一轮循环中继续预测,通过不断"预测-校正-预测"循环实现对数据预测.最后利用金融、风力等时序数据,LSTM、SVM、ARIMA、MA等经典时间序列预测算法在预测精度、迁移预测能力、运算速度等方面做了对比.

关键词

时序序列/盲信号/数据预测/泛化能力

Key words

time series/blind signal/data forecasting/generalization ability

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基金项目

国家重点研发计划项目(2019YFC0810900)

出版年

2023
计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
参考文献量4
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