【摘要】：時(shí)間序列預(yù)測(cè)一直是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。自回歸整合滑動(dòng)平均模型是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的較為經(jīng)典的時(shí)間序列模型。此模型有兩個(gè)主要的限制,一是假定時(shí)間序列具有線性結(jié)構(gòu)；二是需要較多的時(shí)間序列觀測(cè)值建模才能獲得理想的預(yù)測(cè)結(jié)果,且預(yù)測(cè)結(jié)果不具有語(yǔ)義解釋。但在實(shí)際問(wèn)題中,時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往都具有一定的非線性結(jié)構(gòu),有時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)較少且有缺失。另外,大多數(shù)的時(shí)間序列模型都只是利用所關(guān)心的時(shí)間序列本身的信息建立起來(lái)的,并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測(cè)。而對(duì)于融合相關(guān)信息進(jìn)行時(shí)間序列建模預(yù)測(cè)的方法并不多見(jiàn)。本文結(jié)合計(jì)算智能技術(shù)及融合Granger相關(guān)性信息提出了不同的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型,其主要研究工作包括：1.提出了基于模糊聚類和信息粒度的模糊時(shí)間序列模型。模糊時(shí)間序列模型的關(guān)鍵是如何劃分論域,傳統(tǒng)的論域劃分方法多采用均勻劃分,提出的模糊時(shí)間序列模型中采用非均勻劃分方法。該劃分方法充分利用了數(shù)據(jù)分布的信息,劃分后得到的子區(qū)間具有很好的可解釋性。該模型利用模糊聚類得到時(shí)間序列的聚類中心實(shí)現(xiàn)論域初次劃分；再應(yīng)用信息顆粒技術(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)得到最終論域的非均勻劃分。為了驗(yàn)證提出模型的有效性,在Enrollment和DAXSIMV數(shù)據(jù)上與一些模糊時(shí)間序列模型進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的模型顯著提高了預(yù)測(cè)精度。2.提出了包含時(shí)域信息的模糊時(shí)間序列模型。時(shí)域信息在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中扮演著重要角色,該模型通過(guò)G-G模糊聚類將時(shí)間變量作為參數(shù)參與到論域的劃分過(guò)程,不僅考慮了數(shù)據(jù)分布情況,更重要的是考慮了時(shí)間變量對(duì)論域劃分的影響。因此,提出的模型利用信息更全面,更能反映時(shí)間序列隨時(shí)間變化的趨勢(shì)。在Enrollment和TAIEX數(shù)據(jù)上同一些其它模糊時(shí)間序列模型進(jìn)行了比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了提出模型的優(yōu)越性。3.提出了基于Granger相關(guān)性的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。為了充分利用信息,該時(shí)間序列模型將Granger相關(guān)性信息融入到模型的構(gòu)建過(guò)程中。首先,對(duì)所關(guān)心的時(shí)間序列建模獲取其本身的信息：其次,通過(guò)Granger相關(guān)性假設(shè)檢驗(yàn)判斷相關(guān)性信息的存在性,并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取相關(guān)性信息；最后,融合兩部分信息進(jìn)行模型構(gòu)建。提出的模型充分考慮了時(shí)間序列變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,模型對(duì)信息的利用更加完全。實(shí)驗(yàn)部分在人工合成數(shù)據(jù)及真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行,比較了同ARMA模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及模糊時(shí)間序列模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的模型取得了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。
【圖文】：

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【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O211.61

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本文編號(hào)：2565220