本文關(guān)鍵詞： 時間序列辨識 模型選擇 預(yù)測模型決策樹　出處：《管理工程學報》2001年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文中提出了一種新的時間序列辨識的智能方法 ,采用預(yù)測模型決策樹 (FMDT)確定 ARMA模型的階數(shù)。文中給出了 FMDT的結(jié)構(gòu)及 FMDT的每一個非葉結(jié)點的決策函數(shù)的基于遺傳算法求解方法。該方法降低了時間序列辨識的復(fù)雜性 ,并經(jīng)實例證明對時間序列辨識具有很高的辨識率。
[Abstract]:In this paper, a new intelligent method of time series identification is proposed. Using the decision Tree of Prediction Model (FMDT). The order of ARMA model is determined. The structure and structure of FMDT are given. The method of solving the decision function of each non-leaf node of FMDT based on genetic algorithm, which reduces the complexity of time series identification. An example shows that it has a high identification rate for time series identification.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學!哈爾濱150000 哈爾濱理工大學!哈爾濱150001 哈爾濱工業(yè)大學!哈爾濱150000 哈爾濱工業(yè)大學!哈爾濱150000
【基金】：國家自然科學基金資助! (796 70 0 2 3)
【分類號】：C934
【正文快照】： 引言在自然科學、工程技術(shù)及經(jīng)濟管理等各領(lǐng)域中 ,大量決策問題離不開預(yù)測 ,預(yù)測是決策的基礎(chǔ)。解決預(yù)測問題的最有力的方法是發(fā)現(xiàn)、揭示給定動態(tài)過程 ,獲得現(xiàn)象背后的規(guī)律 ,進而預(yù)測未來。但因為有關(guān)事物的信息經(jīng)常是不完全的 ,有關(guān)的理論也是不完善的 ,人們對事物的了解僅

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1448062