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公开(公告)号：CN107274009A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710390314.0
申请日：2017-05-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种基于相关性的时间序列数据多步预测方法和系统，包括：根据待测时间序列数据中相邻时间点数据间的相关性，设置输出长度和回归阶数，并根据输出长度和回归阶数将待测时间序列数据拆分为输入输出数据对集合；将输入输出数据对集合为多输出高斯过程模型的训练数据，训练生成预测模型，将待测时间序列数据输入预测模型，得到最终预测值，直到最终预测值的总个数否大于或等于预测步长，输出最终预测值。本方法利用待测时间序列数据中相邻时间点数据间的相关性，基于多输入多输出策略，使用多输出高斯过程模型同时预测多个未来值，同时用迭代的方式逐步向后预测，具有高预测准确度。
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