高级搜索

非线性时间序列的小波分频预测

,  ,  , 

downloadPDF

上一篇

下一篇

雷明, 韩崇昭, 郭文艳, 文小琴. 2005: 非线性时间序列的小波分频预测, 物理学报, 54(5): 1988-1993. doi: 10.3321/j.issn:1000-3290.2005.05.006
引用本文: 雷明, 韩崇昭, 郭文艳, 文小琴. 2005: 非线性时间序列的小波分频预测, 物理学报, 54(5): 1988-1993. doi: 10.3321/j.issn:1000-3290.2005.05.006
shu
Lei Ming, Han Chong-Zhao, Guo Wen-Yan, Wen Xiao-Qin. 2005: A novel subband forecast method for nonlinear time series using wavelet transform, Acta Physica Sinica, 54(5): 1988-1993. doi: 10.3321/j.issn:1000-3290.2005.05.006
Citation: Lei Ming, Han Chong-Zhao, Guo Wen-Yan, Wen Xiao-Qin. 2005: A novel subband forecast method for nonlinear time series using wavelet transform, Acta Physica Sinica, 54(5): 1988-1993. doi: 10.3321/j.issn:1000-3290.2005.05.006
shu

非线性时间序列的小波分频预测

  • 西安交通大学电子与信息工程学院,西安,710049

  • 西安交通大学电子与信息工程学院,西安,710049;西安理工大学理学院,西安,710048

A novel subband forecast method for nonlinear time series using wavelet transform

  • 摘要: 基于噪声的小波变换特点,结合小波包分解和模极大重构来抽取含噪信号的主分量,提出了一种基于最佳尺度分解和Volterra自适应滤波的分频预测算法,使用较少的模型训练样本,同时具有强的抗噪能力.该算法克服了传统小波分解尺度选取的盲目性及单纯Volterra预测器抗噪性能的不足,数值仿真表明,针对含强噪声的非线性信号可进行有效预测.
  • 加载中
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  584
  • HTML全文浏览数:  162
  • PDF下载数:  40
  • 施引文献:  0
出版历程

非线性时间序列的小波分频预测

  • 西安交通大学电子与信息工程学院,西安,710049
  • 西安交通大学电子与信息工程学院,西安,710049;西安理工大学理学院,西安,710048

摘要: 基于噪声的小波变换特点,结合小波包分解和模极大重构来抽取含噪信号的主分量,提出了一种基于最佳尺度分解和Volterra自适应滤波的分频预测算法,使用较少的模型训练样本,同时具有强的抗噪能力.该算法克服了传统小波分解尺度选取的盲目性及单纯Volterra预测器抗噪性能的不足,数值仿真表明,针对含强噪声的非线性信号可进行有效预测.

English Abstract

    全文HTML

参考文献 (0)

目录

/

返回文章
返回