基于傅立叶级数和模糊马尔可夫链的小样本时间序列建模方法  

作　　者：訾书宇[1] 林名驰[1] 谢力[1] 

机构地区：[1]海军工程大学装备经济管理系,武汉430033

出　　处：《统计与决策》2015年第6期24-27,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家社会科学基金资助项目(11GJ003072);海军工程大学自然科学基金资助项目(HGDQNJJ12043)

摘　　要：为克服传统时间序列预测方法在处理小样本数据方面的不足,文章引入傅立叶级数和模糊马尔可夫链方法,并结合灰色GM(1,1)模型对小样本时间序列数据进行动态建模。实例结果表明,预测方法与传统的时间序列预测方法相比,具有较高的预测精度,说明该方法对于小样本时间序列的预测是有效的。

关 键 词：非线性非平稳时间序列 小样本 灰色预测 傅立叶级数 模糊马尔可夫链 

分 类 号：N941[自然科学总论—系统科学] O211[理学—概率论与数理统计]