基于分形原理的时间序列分析及预测研究

作者：邱华旭; 黄张裕; 郑建雷; 魏锦德

来源：东南大学学报(自然科学版), 2013, S2: 334-337.

• 分形原理
• 时间序列
• 饱和关联维数法
• 变标度极差分析
• 累加和变换 fractal theory
• time series
• saturation correlation dimension
• rescaled-range analysis
• accumulative transform

引入分形原理分析时间序列问题.运用数组存储代替重复计算的方式改进饱和关联维数法,当时间序列样本数据为100时,改进饱和关联维数法的运行时间比改进前缩短了61倍,程序的运算步骤有效简化,且计算出的关联维为1.415 6,证明该时间序列具有分形特征.用变标度极差分析法求时间序列的Hurst指数,结果为0.907 4,说明该序列具有持续效应.用累加和变换法建立短时间序列的分形预测模型,建立的模型预测后一期数据的残差最大绝对值都小于1 mm.实验结果表明:使用分形原理可有效描述时间序列的有关特征,且分形预测模型为短时间序列的预测问题提供了一种新方法.

• 单位
  河海大学