基于STARMA時空序列預測模型研究.pdf

1、時空序列是指空間上有相關關系的多個時間序列的集合，實際應用中存在大量的時空序列如：交通流量數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)等。有效地分析時空序列間復雜的空間、時間關系，并在此基礎之上構建時空一體的預測模型具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究時空序列的重要性質，從建模原理和建模過程角度深入研究STRAMA模型；著重研究時空自相關性和時空偏相關性，分析探討STARMA模型三步迭代建模過程，并在機場噪聲數(shù)據(jù)集上驗證STARM

2、A模型有效性。⑵研究STARMA模型中空間權矩陣建立方法，針對一般空間權矩陣建立方法難以體現(xiàn)空間變量值序列之間的相互影響的不足，以STARMA建模原理為基礎，提出一種基于樣本時空序列的空間權矩陣建立方法。⑶提出基于STARMA模型的混合時空序列預測模型，模型基本思想是：首先用時空神經(jīng)網(wǎng)絡捕獲確定性的時空非線性趨勢，然后用STARMA模型建模非確定性時空平穩(wěn)序列，最后時空神經(jīng)網(wǎng)絡和STARMA模型的預測結果進行組合。其中時空神經(jīng)網(wǎng)絡采用函