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基于改进谱共轭梯度思想的ARIMA模型参数估计优化法  
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【英文篇名】 Optimization method for ARIMA model parameter estimation based on idea of improved spectral conjugate gradient
【下载频次】 ★★★
【作者】 单锐; 王国芳; 黄威; 刘文; 王美霞;
【英文作者】 SHAN Rui; WANG Guo-fang; HUANG Wei; LIU Wen; WANG Mei-xia; College of Science; Yanshan University;
【作者单位】 燕山大学理学院;
【文献出处】 兰州理工大学学报 , Journal of Lanzhou University of Technology, 编辑部邮箱 2018年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 ARIMA模型; 谱共轭梯度法; 全局收敛; 参数估计;
【英文关键词】 ARIMA model; spectral conjugate gradient method; global convergence; parameter estimation;
【摘要】 为了提升差分自回归移动平均模型ARIMA拟合的精确程度,把解决非线性无约束问题的谱共轭方向思想运用到模型参数优化估计中.给出一种改进的谱共轭梯度法,即结合不同谱共轭梯度法的优势之处,提出新的参数标量和搜索方向迭代公式.理论上证明该算法的充分下降性和全局收敛性,数值实验结果验证其是一种更为快速有效的方法,实例分析进一步证实本文算法的可操作性.
【英文摘要】 In order to improve the fitting accuracy of difference auto regressive moving average model(ARIMA)and apply the idea of spectral conjugate direction,which is often used to solve nonlinear unconstrained problems,to optimum estimation of model parameters,an improved spectral conjugate gradient method is given,where the advantages of different spectral conjugate gradient methods are employed to bring forward new parameter scalar and iterative formula of searching direction.The sufficient descent property and g...
【基金】 国家自然科学基金(51405424,51675461,11673040)
【更新日期】 2018-09-25
【分类号】 O224
【正文快照】 差分自回归移动平均模型简称ARIMA模型[1],已普遍应用于时间序列预测中,如股票预测、税收预测、人力资源管理、经管营销等实际问题.随着科学技术的迅猛发展,人类进入了互联网信息时代,信息量井喷式爆发,信息处理技术变得尤为重要,同时人们对信息预测的快捷性与精准性的要求也越

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