公开(公告)号：CN110084399B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910217146.4

申请日：2019-03-21

申请人： 山东省疾病预防控制中心

发明人： 冯艺 ,  吕静静 ,  颜丙玉 ,  吴文龙 ,  张丽 ,  徐爱强

IPC分类号： G06Q10/04

摘要： 本发明公开了一种基于支持向量机的周期性时间序列预测方法，具体步骤包括：输入周期性时间序列数据；求周期性时间序列数据的周期；对周期性时间序列数据进行归一化；构建训练集和测试集；在测试集上采用交叉验证的方法获取支持向量机的参数；根据支持向量机的数据对测试集进行预测，得到预测结果；对预测结果进行反归一化处理。本发明提供了一种基于支持向量机的周期性时间序列预测方法，对周期性时间序列进行周期性分析，提出了针对时间序列的周期性计算方法，根据确定的周期进行建模，能够充分发挥周期性特征的优势，提高时间序列预测效果。

公开(公告)号：CN110084399A

公开(公告)日：2019-08-02

申请号：CN201910217146.4

申请日：2019-03-21

申请人： 山东省疾病预防控制中心

发明人： 冯艺 ,  吕静静 ,  颜丙玉 ,  吴文龙 ,  张丽 ,  徐爱强

IPC分类号： G06Q10/04

摘要： 本发明公开了一种基于支持向量机的周期性时间序列预测方法，具体步骤包括：输入周期性时间序列数据；求周期性时间序列数据的周期；对周期性时间序列数据进行归一化；构建训练集和测试集；在测试集上采用交叉验证的方法获取支持向量机的参数；根据支持向量机的数据对测试集进行预测，得到预测结果；对预测结果进行反归一化处理。本发明提供了一种基于支持向量机的周期性时间序列预测方法，对周期性时间序列进行周期性分析，提出了针对时间序列的周期性计算方法，根据确定的周期进行建模，能够充分发挥周期性特征的优势，提高时间序列预测效果。