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沃利·罗戈萨

使用小组实验样本预测时间序列的方法。 （英语） Zbl 1428.62403号

申请。数学。计算。 355, 108-122 (2019).
摘要：本文研究了基于系统辨识概念的时间序列预测方法。该方法的显著特点是使用了小组实验数据样本。后者为构建所谓的学习子集奠定了一些基础，这些学习子集用于构建特定的预测模型。不同特定模型预测的变量值允许使用批量投票技术计算所需的变量。该方法可用于基于对所考虑过程的简要历史的分析对未来时刻的数据值进行短期预测。在处理超大数组数据样本的情况下，考虑到计算机的内存有限，研究人员必须确认他（她）只关注最后一刻收到的样本的一小部分，或者在分析非常缓慢的过程时，这可能很有用。文中特别给出了一个例子，其中详细考虑了所提方法的计算方面。

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M20型 随机过程推断和预测

关键词：

时间序列；预测；小数据样本集；系统标识

软件：

GW-墨水
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Rogoza}，应用。数学。计算。355108-122（2019年；Zbl 1428.62403）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 盒子，G.E.P。；詹金斯，G.M。；Reinsel，G.C.公司。；Ljung，G.M.，《时间序列分析》。预测与控制（2016），威利·Zbl 1317.62001
[2] 伍德沃德，W.A。；格雷，H.L。；Elliot，A.C.，《应用时间序列分析》（2012），CRC出版社·Zbl 1278.62009号
[3] Ivakhnenko，F.G.（伊瓦赫年科，F.G.）。；Ju Zajchenko。体育。；Dimitrov，V.D.，Prinjatie Reshenij na Osnowie Samoorganizacji（基于自我组织的决策）（1976），Sov。无线电：Sov。莫斯科电台（俄语）
[4] Goodell，Robert，Brown，离散时间序列的平滑预测和预测（1963），Prentice Hall：Prentice Hall Englewood Cliffs，NJ
[5] 布罗克韦尔，P.J。；Davis，R.A.，《时间序列：理论与方法》（2009），Springer:Springer New York，ISBN 9781441903198·Zbl 1169.62074号
[6] Zarchan，P。；Musoff，H.，《卡尔曼滤波基础：实用方法》，美国航空研究所。宇航员。公司（2000），ISBN 978-1-56347-455-2
[7] 于文武；陈冠荣；曹金德；吕、金湖；Parlitz，Ulrich，《从时间序列中识别动力系统的参数》，Phys。版本E，75，4（2007），第067201页
[8] Herrmann，S。；Imkeller，P。；巴夫柳基维奇，I。；佩特曼，D。；共振，随机，小噪声极限中的数学方法，数学调查和专著，194（2014），美国数学学会：美国数学学会普罗维登斯，罗德岛·兹比尔1416.60008
[9] Tikhonov，A.N。；Arsenin，V.Y.，《病态问题的解决方案》（1977），温斯顿：温斯顿纽约，ISBN 0-470-99124-0·Zbl 0354.65028号
[10] 沃尔特·E。；Pronzato，L.，从实验数据中识别参数模型（1997），施普林格国际出版公司·Zbl 0864.93014号
[11] Eslami，M.，《动力系统敏感性理论》。《导论》（1994），《斯普林格·弗拉格：柏林斯普林格尔·弗拉格》，海德堡
[12] Miller，G.，《工程师和科学家数值分析》（2014），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社，美国剑桥·邮编1294.00002
[13] 艾德曼，Y。；Milman，V。；Tsolomitis，A.，《函数分析：导论》（2004），美国数学学会：美国数学学会·Zbl 1077.46001号
[14] 陈，Y。；Fomel，S.（2015年11月至12月）。使用局部信号和噪声正交化的随机噪声衰减，地球物理学，80，6（2015），WD1-WD9
[15] 比吉奥，B。；B.纳尔逊。；Laskov，P.，《针对支持向量机的中毒攻击》，（第二十九届国际机器学习会议论文集，ICML。第二十九次国际机器学习大会论文集，苏格兰爱丁堡ICML（2012）），1467-1474201年6月26日-7月
[16] Rogoza，W.，《时间序列预测的确定性方法》，（Shin-ya Kobayashi，A.Piegat；Pejas，J.；Imed el Fray；Kacprzyk，J.，《人工智能、多媒体和安全的硬计算和软计算》，《智能系统和计算系列进展》，534（2017），施普林格国际出版公司），68-80
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