一种复杂网络中的非平稳时间序列预测识别方法及系统

摘要

一种复杂网络中的非平稳时间序列预测识别方法及系统，其方法包括：构建多任务时序动态贝叶斯网络模型；对已有的模型数据进行滤波和重采样；根据滤波和重采样的结果，估计得到网络参数和网络结构，利用已有的模型数据、网络参数和网络结构，完成对多任务时序动态贝叶斯网络模型的训练；将待识别的非平稳时间序列输入训练好的多任务时序动态贝叶斯网络模型，输出预测识别结果；本申请通过对动态贝叶斯网络模型进行改进，以及对现有的时间序列集合进行分析整理，进而训练数据来推断决定时序发展的参数，从而预测时间序列未来的走向趋势。