文档介绍：兰州理工大学
硕士学位论文
非平稳时间序列的预测方法研究
姓名:张万宏
申请学位级别:硕士
专业:控制理论与控制工程
指导教师:王晓兰
20070508
摘要材料形成过程是一个极其复杂的动力学过程,对其进行机理建模耗时又难以保证准确性,本研究将材料科学与信息科学技术结合,把材料演变过程的外部特征看成非平稳过程,以非晶材料晶化过程动态为对象,研究材料形成过程的复杂动态建模和材料性质的预测方法。对于非平稳时间序列预测,除了模型的选择外,关键取决于如何提取时『序列中的低频和高频成分并对其建模,以及如何避免对高频信息的过拟合。为了解决这类非平稳时间序列的预测问题,考虑到二进正交小波分解对非平稳性时『自蛄的适应性、对低频的分离作用及支持向量机的较好的泛化能力,本文对统计学习理论框架下的支持向量机和具有“数字显微镜”之美誉的小波变换进行了深入的探究,并将其应用到非平稳时间序列预测的研究中,仿真实例表明,小波变换是非平稳时间序列时频分析的有效工具;最小二乘支持向量机能够较好地解决小样本、过学习、高维数、局部最小、收敛速度慢等问题,并且具有很强的泛化げ能力。针对均值具有趋向性的非平稳时间序列固有的确定性、非线性和波动性,提出了一种基于二进正交小波变换和—椒ǖ姆瞧轿仁奔湫蛄性げ夥桨浮J先利用算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息,然后对高频信息构建自回归模型,而对低频信息则利用最小二乘支持向量机进行拟合,最后将各模型的预测结果叠加,从而得到原始序列的预测值。在非晶材料晶化电特性预测及金融上证指数预测应用中表明,该方法不仅能够充分拟合低频信息,而且能够避免对高频信息的过拟合,是这类非平稳时间序列的有效预测方法。关键词:小波变换;非平稳时间序列;最小二乘支持向量机;自回归;预测
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附表索引表模型的分类及特征~览表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯心脏病诊断归一化摘床数据⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数据样本表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯取个指数点的实际值与预测值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.虰窬缭げ馕蟛罱峁晶化过程电特性个数据点的实际值与预测值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯Ⅳ
作者签名:钺壶日期:哆年侣蓿兰州理工大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书。瓿г侣蘅谌·辏氯鏓本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。⒉槐C芡拧朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉”作者签名:导师签名:日期:’仁蔽市蛄械脑げ夥椒ㄑ芯
第绪论引言列建模预测角度考察非晶材料的性质和组织结构,实现对非晶材料组织和性能的预测控制。这对于揭示非晶合会晶化行为和局域原子结构变化发生的机理与联系,力学系统的辨识与预测进行了研究,统计分析是比较常用的辨识与预测方法,但由近能力也较多应用于时间序列预测捌,但由于神经网络训练过程遵循经验风险最列中的低频和高频成分并对其建模,以及如何避免对高频信息的过拟合。为了解决这类非平稳时间序列的预测问题,考虑到二进正交小波分解对非平稳性时间序小波变换提取了原始序列中的高频信息和低频信息,对高频信息与低频信息分别稳时问序列的预测精度。为非平稳时蛄性げ馓峁┝擞行У脑げ馔揪叮越菲晶材