典型文献
融合延迟变换和张量分解的金融时序预测算法
文献摘要：
金融时序预测可以为从业人员提供行业变化趋势信息.采用多路延迟嵌入变换将时间序列转化为低秩块Hankel张量,利用Tucker分解将高阶张量投影到压缩核心张量中,对核心张量使用季节性差分自回归滑动平均算法实现对未来的预测.在4个公共数据集上验证了该算法与经典的XGBoost、VAR、SARIMA等算法相比具有更好的计算精度和更少的计算成本.
文献关键词：
多维金融时序预测;块Hankel张量;季节性差分自回归滑动平均算法;Tucker分解;多路延迟嵌入变换
中图分类号：
作者姓名：
李大舟;于锦涛;高巍;陈思思;朱风兰
作者机构：
沈阳化工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 沈阳 110142
文献出处：
引用格式：
[1]李大舟;于锦涛;高巍;陈思思;朱风兰-.融合延迟变换和张量分解的金融时序预测算法)[J].计算机工程与设计,2022(05):1295-1303
A类：
多路延迟嵌入变换,季节性差分自回归滑动平均算法,多维金融时序预测
B类：
张量分解,预测算法,低秩,Hankel,Tucker,算法实现,公共数据,XGBoost,VAR,SARIMA,计算精度,计算成本
AB值：
0.172791
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