摘要
为克服传统时间序列预测方法在处理小样本数据方面的不足,文章引入傅立叶级数和模糊马尔可夫链方法,并结合灰色GM(1,1)模型对小样本时间序列数据进行动态建模。实例结果表明,预测方法与传统的时间序列预测方法相比,具有较高的预测精度,说明该方法对于小样本时间序列的预测是有效的。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第6期24-27,共4页
Statistics & Decision
基金
国家社会科学基金资助项目(11GJ003072)
海军工程大学自然科学基金资助项目(HGDQNJJ12043)