基于GMDH方法的复杂时间序列的数据预测(1)(2)
2015-01-03 01:22
导读：，其中，x为序列的均值，xiˊ为xi经预处理后的值（为方便，以下预处理后的序列仍用{xi}表示）。 2) 把样本数据分为A，B两组 将{xi}按下列方式排成矩阵 矩
，其中，x为序列的均值，xiˊ为xi经预处理后的值（为方便，以下预处理后的序列仍用{xi}表示）。 2) 把样本数据分为A，B两组 将{xi}按下列方式排成矩阵
矩阵的(a)、(b)部分分别表示因变量和自变量取值，而A, B部分则分别为训练矩阵和检验矩阵，一般A组占样本总量的70~80%，B组占样本总量的20~30%左右为宜，而k的取值则根据对象的某些特性（如周期，拟周期）和经验来决定。 3）选定部分多项式，对所有变量进行两两组合 部分多项式通常采用以下形式： yij=A Bxi Cxj Dxi2 Exj2 Fxixj (4) (i≠j)式中系数A，B，C，D，E，F由矩阵（3）中训练矩阵A估计，本文采用最小二乘法求估系数。 4）选择中间变量共2页: 1 [2] 下一页 论文出处(作者):
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