基于数据列变换的自回归预测方法的改善

证明了利用反双曲正弦函数变换能提高数据列的光滑程度,获得结论:设｛x_(k)｝为递增数据列,x_(1)>0,y(k)=ln(x_(k)+(x_(k)~2+1)^(1/2)),则数据列｛y_(k)｝比数据列｛x_(k)｝光滑.给出了改善的自回归预测方法,并且举例加以论证.