[发明专利]一种基于稀疏化方法的核最小均方时间序列在线预测模型

摘要

一种基于稀疏化方法的核最小均方时间序列在线预测模型，属于时间序列预测技术领域。本发明选择核自适应滤波器中经典的核最小均方算法作为基础算法，针对实际数据中存在异常值和自然噪声等问题，将稀疏化方法和自适应调整方法运用其中，提高算法模型的预测能力和抗噪能力。首先，运用归一化方法对数据进行预处理；然后，运用顺序异常值准则来剔除数据中的异常值；最后，将量化方法与权重自适应调整方法相结合，来减小预测模型字典的大小并提高模型的跟踪时变特性能力。本发明能够充分利用有效信息，排除异常信息的干扰，获得更加准确、紧凑的字典；通过控制参数的选择可以在算法效率和准确性之间达到良好的平衡；还可以在时变环境中自适应地调整权重。