计算机科学与探索 ›› 2014, Vol. 8 ›› Issue (10): 1153-1161.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1407035
洪申达1,2,尹 宁1,2,邱 镇1,2,樊里略1,2,李红燕1,2+
HONG Shenda1,2, YIN Ning1,2, QIU Zhen1,2, FAN Lilue1,2, LI Hongyan1,2+
摘要: 伪周期时间序列是一种广泛存在的数据形式,它具有伪周期性、非平稳性和特征值等特征。对这类时间序列进行预测,具有很强的研究和应用意义。然而,目前的相关研究对伪周期时间序列的关注度不足,一些已有的时间序列预测方法在应用到伪周期时间序列上时,会造成误差的累积,使得预测效果很差。为了解决这些问题,总结了伪周期时间序列的特征,并提出了SPG-Suite预测方法,很好地解决了传统方法无法解决的问题。最后,在真实的数据集上进行了实验,并与传统方法进行了对比,实验结果表明,SPG-Suite方法在预测精度上具有明显的优势,并具有较强的可扩展性。