重构相点L_1范数层次组合预测方法

摘要

为克服时滞现象对系统状态带来的影响,结合相空间重构理论和组合预测方法,提出一种基于重构相点L1范数的层次组合预测新方法。对于混沌系统状态序列,使用延迟坐标状态空间重构技术进行相空间重构后,应用层次结构组合预测方法研究相点L1范数的演变过程,并通过反解相点L1范数预测值得到原时间序列的预测值。组合预测法中采用AR(p)模型和新陈代谢GM(1,1)模型作为单一预测模型,应用层次结构权值确定方法求取组合预测方法中各模型的组合权重。最后为提高预测精度,使用残差GM(1,1)方法对预测值进行补偿。实验数据的仿真对比分析给出了算法性能评价结果,验证了算法的有效性。