کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6856585 | 1437966 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Generalized exponential autoregressive models for nonlinear time series: Stationarity, estimation and applications
ترجمه فارسی عنوان
مدل های خودکار تکراری تجربی برای سری زمانی غیر خطی: ایستایی، برآورد و برنامه های کاربردی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The generalized exponential autoregressive (GExpAR) models are extensions of the classic exponential autoregressive (ExpAR) model with much more flexibility. In this paper, we first review some development of the ExpAR models, and then discuss the stationary conditions of the GExpAR model. A new estimation algorithm based on the variable projection method is proposed for the GExpAR models. Finally, the models are applied to two real-world time series modeling and prediction. Comparison results show that (i) the proposed estimation approach is much more efficient than the classic method, (ii) the GExpAR models are more powerful in modeling the nonlinear time series.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 438, April 2018, Pages 46-57
Journal: Information Sciences - Volume 438, April 2018, Pages 46-57
نویسندگان
Guang-yong Chen, Min Gan, Guo-long Chen,