[发明专利]基于规则演化的核递归最大相关熵时间序列在线预测方法在审
| 申请号： | 202310105269.5 | 申请日： | 2023-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN116340384A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 韩敏;夏慧娟;梁漪;胡磊 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/2455;G06F17/18;G06F17/16 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于时间序列预测领域，提供一种基于规则演化的核递归最大相关熵时间序列在线预测方法。本发明首先运用归一化方法和相空间重构对获取数据进行预处理，充分挖掘数据中有用信息；然后利用兼容性度量和唤醒指数双规则实现规则库的自主学习演化，弱化离群值或复杂噪声的不利影响；之后将核递归最大互相关熵方法和稀疏化策略结合对模型参数进行更新，形成紧凑型字典降低计算复杂度的同时，进一步增强模型对时间序列的动态跟踪能力，提高预测精度；最后采用测试数据在训练好的模型进行输出预测，验证模型的高效性。本发明可以针对未知复杂环境进行结构进化，具有较强的自主性和鲁棒性，且能够实现高预测精度和低计算复杂度的平衡。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 规则 演化 递归 最大 相关 时间 序列 在线 预测 方法 | ||
【主权项】：
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