[发明专利]一种基于随机傅里叶特征的核递归最大相关熵时间序列在线预测方法

摘要

本发明公开了一种基于随机傅里叶特征的核递归最大相关熵时间序列在线预测方法，属于时间序列在线预测领域。包括以下步骤：首先，收集时间序列历史数据并进行预处理，构建训练数据其次，进行模型各个参数的初始化；根据选定的各项参数并利用构建好的训练数据，迭代地进行模型训练；最后，利用训练好的模型对新输入模型的数据进行预测，对模型进行验证。本发明在保持算法鲁棒性的同时限制了网络尺度的增长，能够高效且准确地进行时间序列预测。