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【2h】

Nonlinear, non-stationary and seasonal time series forecasting using different methods coupled with data preprocessing

机译：使用不同方法结合数据预处理进行非线性，非平稳和季节性时间序列预测

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Stepchenko, A.; Chizhov, J.; Aleksejeva, L.; Tolujew, J.;
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年度 2017
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1. Nonlinear, Non-stationary and Seasonal Time Series Forecasting Using Different Methods Coupled with Data Preprocessing [J] . Arthur Stepchenko, Jurij Chizhov, Ludmila Aleksejeva, Procedia Computer Science . 2017,第1期

机译：使用不同方法结合数据预处理的非线性，非平稳和季节性时间序列预测
2. Wavelet Volterra Coupled Models for forecasting of nonlinear and non-stationary time series [J] . R. Maheswaran, Rakesh Khosa Neurocomputing . 2015,第ptab期

机译：小波Volterra耦合模型用于预测非线性和非平稳时间序列
3. Improving Forecasting Accuracy of Streamflow Time Series Using Least Squares Support Vector Machine Coupled with Data-Preprocessing Techniques [J] . Kalteh Aman Mohammad Water Resources Management . 2016,第2期

机译：最小二乘支持向量机结合数据预处理技术提高水流时间序列的预测精度
4. Seasonal Time Series Forecasting by Group Method of Data Handling [C] . Vaibhav Vaishnav, Jayashri Vajpai IEEE International Students' Conference on Electrical, Electronics and Computer Science . 2018

机译：分组数据处理方法对季节时间序列的预测
5. Forecasting realized volatility with long memory time series models using high frequency financial data: Estimation, prediction, seasonal adjustment and computation. [D] . Lu, Yi. 2005

机译：使用高频财务数据通过长存储时间序列模型预测已实现的波动：估计，预测，季节性调整和计算。
6. The Fourier decomposition method for nonlinear and non-stationary time series analysis [O] . Pushpendra Singh, Shiv Dutt Joshi, Rakesh Kumar Patney, -1

机译：非线性和非平稳时间序列分析的傅立叶分解方法
7. Adaptive Forecasting of Non-Stationary Nonlinear Time Series Based on the Evolving Weighted Neuro-Neo-Fuzzy-ANARX-Model [O] . Hu, Zhengbing, Bodyanskiy, Yevgeniy V., Tyshchenko, Oleksii K., 2016

机译：基于maTLaB的非平稳非线性时间序列自适应预测不断发展的加权Neuro-Neo-Fuzzy-aNaRX模型

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