【摘 要】
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针对装备制造业的物料需求量时间序列数据非平稳的特性,提出一种基于经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型.运用EMD方法将非平稳时间序列分解为一系
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针对装备制造业的物料需求量时间序列数据非平稳的特性,提出一种基于经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型.运用EMD方法将非平稳时间序列分解为一系列的本征模函数(IMF)和一个残差项(Res),然后结合业务实际将各IMF合成为高频、低频两部分,分别代表短期波动和长期趋势,挖掘出更多的信息再结合最小二乘支持向量回归(LSSVR)模型进行组合预测.实证结果表明EMD-LSSVR组合预测可以高效预测非平稳物料需求时间序列且相比传统方法预测精度较高.
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