【摘 要】
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针对时间序列的在线精确预测问题,建立了融合预测算法。创新地提出了司法消噪算法,在保留数据的原始信息前提下,实现了对时间序列中数据噪声和新稳态的处理;利用经验模式分解
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,北京理工大学自动化学院
【基金项目】
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广东省科技厅资助项目(No.2007B031507010)
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针对时间序列的在线精确预测问题,建立了融合预测算法。创新地提出了司法消噪算法,在保留数据的原始信息前提下,实现了对时间序列中数据噪声和新稳态的处理;利用经验模式分解方法对除噪后的数据进行平稳化分解处理;结合BP神经网络、最小二乘支持向量机分别对分解后的低频、高频项进行预测,实现对时间序列的在线精确预测。该算法克服了BP神经网络的高频易发散和最小二乘支持向量机的计算高耗时问题。基于患者呼吸周期序列预测的仿真和临床实验结果表明,该算法能实现时间序列的在线精确预测,且误差小于单一的BP算法,耗时小于单一的最小二
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