多步预测

作品数：335被引量：1757H指数：19
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基于多尺度1D-CNN和注意力机制的汇率多步预测研究被引量：3
《系统工程理论与实践》2024年第6期1934-1949,共16页王刚 陈红 马敬玲 王珏 
国家自然科学基金(72071062,72371096);安徽省杰出青年基金(2208085J12)。
深度学习在处理时间序列数据上具有优势,在汇率时间序列的应用研究中,目前深度学习主要关注于单步预测,即利用以前时点的数据预测下一个时点的汇率数据.然而,在实际应用中,这种单步预测方式往往无法为决策者提供足够的决策信息;同时,由...
关键词：汇率多步预测 深度学习 多尺度1D-CNN 注意力机制 
基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测方法被引量：9
《系统工程理论与实践》2013年第5期1289-1297,共9页李进燕 朱征宇 刘琳 崔明 刘微 
国家科技支撑计划重点项目(2011BAH25B04)
针对目前多步行程时间预测方法研究较少,存在未来一段时间内的观测值不能及时得到的问题,提出基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测模型和算法.综合运用上游路段、当前路段的实时和历史行程时间数据,从历史数据中寻找与当前日...
关键词：智能交通系统 行程时间预测 卡尔曼滤波 多步预测 滞后性 
混沌序列自适应多步预测及在股票中的应用被引量：8
《系统工程理论与实践》2005年第12期62-68,共7页孟庆芳 张强 牟文英 
针对混沌时间序列自适应预测方法在多步预测中预测器系数无法调节的问题,根据混沌时间序列的短期可预测性及自适应算法的自适应跟踪混沌运动轨迹的特点,提出了一种自适应多步预测方法.在多步预测中,该方法根据已知样本得到对将来值的预...
关键词：自适应多步预测方法 混沌时间序列 股票数据 
基于模糊神经网络和R/S分析的股票市场多步预测被引量：12
《系统工程理论与实践》2003年第3期70-76,共7页杨一文 刘贵忠 蔡毓 
将输入空间划分为若干个相互重叠的模糊子空间 ,并在子空间内 ,利用线性模型对非线性系统进行局部建模 ,最后内插局部模型的输出 ,得到非线性系统的全局模糊建模 .基于 Sugeno模糊推理模型的模糊神经网络 (自适应网络模糊推理系统 ANFIS...
关键词：神经模糊建模 R/S分析 多步预测 
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