时间序列混合智能辨识、建模与预测
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作者刘辉
出版社科学出版社
ISBN9787030645982
出版时间2020-03
版次1
装帧平装
开本B5
纸张胶版纸
页数392页
字数522千字
定价198元
货号SC:9787030645982
上书时间2024-12-24
商品详情
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内容简介:
《时间序列混合智能辨识、建模与预测》提出了时间序列混合智能辨识、建模与预测的理论和方法。内容分四篇共16章。第一篇阐述了时间序列分析的重要性，从文献计量学的角度对时间序列的新国际研究进展进行了归纳总结，系统阐述了当前国内外主流时间序列辨识、建模与预测的计算策略和经典算法体系；第二篇介绍了铁路沿线风速混合智能辨识、建模与预测理论方法，包括基于特征提取的GMDH神经网络、长短期记忆深度网络、卷积门限循环单元网络、Boosting集成预测和Stacking集成预测模型；第三篇提供了智慧城市大气污染物浓度的特征分析方法及浓度时间序列建模与预测模型，包括点预测、区间预测、聚类混合预测和时空混合预测等理论；第四篇对金融股票价格时间序列进行特征提取与混合预测，包括贝叶斯统计预测模型、BP/Elman/RBF等神经网络预测模型、CNN/LSTM/BiLSTM等深度网络预测模型。《时间序列混合智能辨识、建模与预测》提供了各类模型的预测实例。
目录:
丛书序
前言
第一篇 时间序列重要性分析
第1章 绪论 3
1.1 概述及研究必要性 3
1.2 时间序列研究进展 3
1.2.1 时间序列辨识、建模与预测领域研究情况综述 3
1.2.2 铁路沿线大风风速序列分析研究情况综述 7
1.2.3 大气污染物浓度序列分析研究情况综述 8
1.2.4 股票价格序列分析研究情况综述 9
1.3 时间序列分析方法体系 10
1.4 时间序列分析理论基础 13
1.4.1 多步预测策略 13
1.4.2 时间序列预测精度评价指标 14
第二篇 铁路沿线风速混合智能辨识、建模与预测
第2章 铁路风速数据处理组合算法预测模型 19
2.1 引言 19
2.2 原始风速数据 20
2.3 数据处理组合算法模型 21
2.3.1 模型框架 21
2.3.2 理论基础 22
2.3.3 建模步骤 23
2.3.4 数据处理组合算法风速预测结果 24
2.4 特征选择数据处理组合算法模型 26
2.4.1 模型框架 26
2.4.2 理论基础 27
2.4.3 建模步骤 30
2.4.4 不同特征选择算法对数据处理组合算法模型精度的影响 33
2.5 分解特征选择数据处理组合算法模型 38
2.5.1 模型框架 38
2.5.2 建模步骤 39
2.5.3 不同特征选择算法对分解模型精度的影响 47
2.5.4 预测精度对比 53
2.6 模型预测精度综合对比分析 56
2.6.1 模型预测结果分析 56
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