【摘 要】
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在时序数据的建模与分析过程中,趋势项往往是选用单一形式的函数来进行拟合的,这对于长时序数据而言,其拟合精度难以提高.为此,设计实现了一种分段拟合算法,该算法通过计算时
【基金项目】
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佛山职业技术学院校级重点科研课题(2011KY006)
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在时序数据的建模与分析过程中,趋势项往往是选用单一形式的函数来进行拟合的,这对于长时序数据而言,其拟合精度难以提高.为此,设计实现了一种分段拟合算法,该算法通过计算时序数据的各阶趋势导数,有效地把被拟合的时序数据划分成多个不同模式的子序列,在此基础上,选用合适的拟合函数对各个子序列的趋势项进行拟合,并基于最小二乘法求出相应的拟合参数向量.实验验证了算法的有效性和先进性.
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