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《电子世界》 2017年16期
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一种信号长期预测新算法

林修杰  
【摘要】:对于长期数据预测,传统的预测方法性能较差。采用Wiener模型进行预测,需要获取输入信号的功率谱密度,以及输入和输出信号的互谱密度,但这难以获取,且计算量大。采用Kalman和AR模型进行预测,随着预测距离增加,预测结果趋于训练集的均值。本文提出了一种基于AR模型的长期预测新算法,命名为抽样AR模型,将训练集进行分组,每个估计值使用不同的训练集进行预测。抽样AR模型提高了长期数据预测的准确性。
【作者单位】广州民航职业技术学院;
【分类号】:O213
【正文快照】:
1.引言对于长期数据预测,传统的预测方法性能较差。采用Wiener模型进行预测,需要获取输入信号的功率谱密度以及输入和输出信号的互谱密度,但这难以获取,且计算时需要重复计算,计算量大。采用Kalman和AR模型进行预测,使用估计值来估计下一个估计值,因为估计值是之前训练集的线

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1 魏凤英,曹鸿兴;建立长期预测模型的新方案及其应用[J];科学通报;1990年10期
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>国家气象局气象科学研究院
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