作者：蒋铁军; 张怀强; 周成杰时间序列事件影响经验模态分解多尺度分析结构性变点集成预测
摘要：针对时间序列的非线性、非平稳和多尺度特征,考虑到事件对序列结构产生的影响,提出事件影响下的时间序列多尺度集成预测策略。首先,基于经验模态分解将原始序列分解成若干分量,从多个尺度展现序列的基本构成;随后,基于迭代累积平方和实现分量序列的变点检验,从多个尺度判别和获取事件对序列产生的结构性影响;然后,基于干预分析构建事件对不同分量序列的影响模型,据此剔除事件影响,获取净化序列;最后,运用基于粒子群优化的支持向量回归,建立单一尺度的序列预测模型,进而实现事件影响下的时间序列多尺度集成预测。实证分析表明:该策略能够精细辨识事件对序列的多尺度影响,有效建立序列总体及分量的预测模型,与传统方法相比,具有更强的事件辨识能力、自适应建模能力和更高的预测精度。
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