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论文类型：期刊论文

发表时间：2013-06-23

发表刊物：物理学报

收录刊物：Scopus、SCIE、EI、PKU、ISTIC、CSCD

卷号：62

期号：12

页面范围：106-112

ISSN号：1000-3290

关键字：回声状态网络;混沌;多元时间序列预测;误差补偿

摘要：针对多元混沌时间序列的预测问题,考虑到单纯改进储备池算法无法明显地提高预测精度,提出一种基于误差补偿的时间序列混合预测模型.实际观测的数据既包含线性特征又包含非线性特征.首先利用自回归移动平均模型预测线性特征,使得残差数据仅含非线性特征;然后,建立正则化回声状态网络模型预测;最后,将非线性部分的预测值与线性部分的预测值相加,以实现高精度的多元混沌时间序列预测.基于Lorenz和太阳黑子-黄河径流量时间序列的仿真实验验证了本文所提模型的有效性.