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我有一个有趣的预测问题。我有一组我想要过滤和重新组合的波形(请参阅链接)。我正在考虑为每个移动平均数使用,但这并不能提供我想要的结果。预测波动
我认为波是真正围绕均线的正弦波,会给一个更好的结果,但与此有关的问题是,移动平均线不会轻易让你预测往哪里去至。
如果有人知道一个好的模型可以用来估计每个波会给出更好的预测性能,我会感兴趣。
我有一个有趣的预测问题。我有一组我想要过滤和重新组合的波形(请参阅链接)。我正在考虑为每个移动平均数使用,但这并不能提供我想要的结果。预测波动
我认为波是真正围绕均线的正弦波,会给一个更好的结果,但与此有关的问题是,移动平均线不会轻易让你预测往哪里去至。
如果有人知道一个好的模型可以用来估计每个波会给出更好的预测性能,我会感兴趣。
你应该尝试神经网络对这些波的频域变换。输入是前n个样本,输出是下一个样本。
我只是想知道如何做到这一点,因为我之前没有使用过DFT进行预测。我认为你会有N个子波(由功率谱确定),然后你用M滞后,所以你的输入空间是N * M? –
是的。我认为这值得尝试。 – Mido