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小波分析在建立季节性趋势时间序列预测模型中的应用研究 被引量:6

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摘要 为探讨小波分析在建立季节性趋势时间序列预测模型中的作用,提高预测精度,研究选择Meyer小波作3层分解与重构,分离出时间序列中的趋势项、周期项和随机项并分别建模。与Box-Jenkins模型相比较,验证该方法是可行的。
出处 《数理医药学杂志》 2005年第3期196-198,共3页 Journal of Mathematical Medicine
基金 国家自然科学基金资助( No .30070677)
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献6

  • 1李建平 主编.小波分析方法与信号处理——理论、应用及软件实现 第1版[M].重庆:重庆出版社,2001..
  • 2Li Yuan. Wavelet analysis for change points and nonlinear wavelet estimates in time series. China statistics press,2002.
  • 3Ogden,R. t. Essential Wavelets for Statistical Applications and Data Analysis. Boston:Birkauser. 1997.
  • 4Nason,G. P. & von Sachs, R. Wavelets in time series analysis.Phil. Trans. R. Soc. Lond. 1999,357.
  • 5唐忠,甘正宁.电工理论中运用门限函数的计算方法[J].长沙水电师院学报(自然科学版),1998,13(1):50-55. 被引量:2
  • 6易东,刘月明,王文昌.小波分析方法在统计理论研究中的应用[J].中国卫生统计,2000,17(2):120-124. 被引量:5

共引文献16

同被引文献38

引证文献6

二级引证文献34

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