【EMS】基于支持向量机回归和相关维数估计的环境缺失数据时间序列预测

环境时间序列经常受到数据缺失的影响,即某些时间点的数据不可用。本文提出了迭代插值和预测算法,该算法允许对具有缺失数据的时间序列进行预测。该算法迭代地使用生成时间序列的底层动态系统的相关维数估计来固定模型顺序(即,需要多少过去的样本来准确地对时间序列进行建模),并使用支持向量机回归来估计时间序列的骨架。该算法在三个环境时间序列上的实验验证表明,在测试集上,所有时间序列的平均百分比预测误差都很小。

  • 2024-05-26
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