[发明专利]一种环境系统时间序列的预测方法

摘要

本发明公开了一种环境系统时间序列的预测方法，属于环境保护和水资源可持续利用技术领域，其技术方案要点是首先对时间序列数据进行规范变换，使规范变换后的时间序列数据的规范值呈现线性或较平稳变化特性时间序列；然后构建能适用于时间序列数据规范值的k(k＝2或3)个最近邻时刻的前向神经网络、投影寻踪回归和回归支持向量机模型用于预测；进而用相似样本的误差修正法对时序预测样本的模型输出值进行误差修正，以提高时间序列预测模型对样本(尤其是异常样本)的预测精度。达到了能适用于不同环境系统时间序列预测的技术效果，为复杂环境系统时间序列的合理、准确预测提供了新思路。

主权项

1.一种环境系统时间序列的预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)构建时间序列数据的规范变换公式；(2)构建基于规范变换与误差修正的前向神经网络时序预测模型；(3)构建基于规范变换与误差修正的投影寻踪回归时序预测模型；(4)构建基于规范变换与误差修正的回归支持向量机预测模型；(5)设计优化目标函数式；(6)预测样本的时序预测模型输出的误差修正。