کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4946968 | 1439561 | 2017 | 31 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Short-term time series prediction using Hilbert space embeddings of autoregressive processes
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی سری های کوتاه مدت با استفاده از فضای هالیبرت فرایندهای خودکارآمدی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فرایند خودمراقبتی، جایگذاری فضای هیلبرت، اپراتور متقابل کوواریانس، پیش بینی سری زمانی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Linear autoregressive models serve as basic representations of discrete time stochastic processes. Different attempts have been made to provide non-linear versions of the basic autoregressive process, including different versions based on kernel methods. Motivated by the powerful framework of Hilbert space embeddings of distributions, in this paper we apply this methodology for the kernel embedding of an autoregressive process of order p. By doing so, we provide a non-linear version of an autoregressive process, that shows increased performance over the linear model in highly complex time series. We use the method proposed for one-step ahead forecasting of different time-series, and compare its performance against other non-linear methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 266, 29 November 2017, Pages 595-605
Journal: Neurocomputing - Volume 266, 29 November 2017, Pages 595-605
نویسندگان
Edgar A. Valencia, Mauricio A. Álvarez,