用加权似然法预测函数时间序列

@文章{Beyaztas2019ForecastingFT，title={使用加权似然法预测函数时间序列}，author={Ufuk Beyaztas和Han Lin Shang}，journal={统计计算与模拟杂志}，年份＝{2019}，体积={89}，页数={3046-3060}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:19964377}}
这项工作引入了一种基于加权似然方法的稳健预测技术，用于在存在异常值的情况下获得函数时间序列中的点和区间预测，并与现有方法相比表现出优越的性能。
泰勒和弗朗西斯观点
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函数时间序列预测：函数奇异谱分析方法

本文提出了两种用于函数时间相关数据预测的非参数方法，即函数奇异谱分析递归预测和向量预测，并发现它们的技术对周期随机过程的预测效果更好。

函数对函数回归的稳健偏最小二乘方法

响应和预测由随机曲线组成的函数对函数线性回归模型已成为研究函数之间关系的通用框架…

使用勒让德-高斯求积法估计痕量变差函数

本文提出用Legendre-Gauss求积估计轨迹向量图，结果表明，该方法优于已有的估计方法。

稳健的函数对函数交互回归

具有协变量二次效应和交互效应的函数对函数回归模型提供了更灵活的模型。尽管多次尝试估计模型的参数…

高频垂直湖泊剖面中溶解氧的功能预测

预测湖泊中的溶解氧（DO）对于评估环境条件以及降低水处理成本非常重要。高浓度的溶解氧通常先于有毒藻类水华，而低浓度的溶解氧量…

预测：理论与实践

预测心血管疾病死亡率：LEE-Carter模型和加权Hyndman-Ullah模型的比较

使用函数数据分析的最佳进出口交易点

40参考文献

一种稳健的函数时间序列预测方法

单变量时间序列通常采用随时间顺序观察的曲线集合的形式。这些例子包括地面臭氧浓度小时曲线。这些曲线…

具有动态更新的非参数时间序列预测

经济时间序列短期预测中的函数回归

比较了全函数回归、函数自回归FAR（1）模型、一维时间序列Hyndman&Shang主成分得分预测和移动函数中值四种函数时间序列预测方法，结果表明，在平稳函数时间序列没有异常值的情况下，Hynd-man和Shao预测方法优于其他方法。

平稳函数时间序列的预测

通过引入一种新的功能性最终预测误差模型选择准则，可以自动确定模型的滞后结构和维数，从而增强了实际适用性。

预测功能时间序列

多元函数时间序列预测：应用于特定年龄死亡率

该模型结合了现有模型的优点，通过FDA的非参数平滑，排除了一些固有的随机性，并在死亡率模型中使用VECM，利用了人群之间的相关结构。

标准普尔500指数日内收益预测：函数时间序列方法

    H.尚
    数学、经济学
  • 2017
本文考虑预测函数的时间序列，提出了一些统计方法来预测一天内的股票收益率，并考虑了更新点和区间预测的动态更新问题，以获得更好的准确性。

预测短期电力需求的函数时间序列方法

    H.尚
    经济学、工程学
  • 2013
本文提出了一些用于预测非常短期（如分钟）电力需求的函数建模和预测方法。拟议的功能方法…

相干死亡率预测：基于函数时间序列模型的生产比率方法

基于简单且可解释的比率函数的函数主成分模型，对两个或多个亚群的死亡率进行一致预测的方法，适用于瑞典的性别特定数据和澳大利亚的州特定数据。

交通量预测的函数数据分析方法

本文提出了一种使用函数主成分分析创建高质量在线交通量预测的方法，该方法在计数偏差和均方根误差方面均优于传统的季节性自回归综合移动平均法。