基于极大熵和小波的时间序列数据预测研究Research on time series prediction based on maximum entropy and wavelet
景康,张永战,连达军,闵凤阳
摘要(Abstract)：
在极大熵准则的基础上,以苏州虎丘塔的历史形变观测数据为例,进行时序数据的预测分析。研究不同的样本数据选择原则对预测效果的影响。然后在一致的样本基础上,得到基于不同的模型参数估计方法的时序数据预测曲线,并通过小波的去噪分析进行不同曲线之间优劣的比较。结果表明,在1985年到2000年期间,塔体的变形周期在不断的延长,但总体而言,塔体的变形是在不断的加剧。而基于极大熵参数估计法的AR(p)模型能对实际的观测曲线有很好模拟和预测效果,选择均匀步长的样本数据对提高模型预测精度是很重要的。
关键词(KeyWords)： 时间序列;极大熵;AR(p)模型;小波
基金项目(Foundation):
作者(Author): 景康,张永战,连达军,闵凤阳
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