基于GOSSA和HMM的時間序列預(yù)測算法

摘要： 時間序列具有非線性和不穩(wěn)定性等特點，當(dāng)前時間序列預(yù)測研究面臨模型訓(xùn)練參數(shù)多、泛化能力差等挑戰(zhàn)，其預(yù)測精度無法保證.基于此，本文提出一種基于全局最優(yōu)的麻雀搜索算法（Globally Optimal Sparrow Search Algorithm,GOSSA）和隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）相融合的時間序列預(yù)測模型（GOSSA-HMM）.根據(jù)隱... （共12頁）