[发明专利]一种基于压缩感知的时间序列趋势提取和预测方法

摘要

本发明公开了一种基于压缩感知的时间序列趋势提取和预测方法，属于时间序列预测方法领域。本方法通过对原始时间序列进行随机亚采样得到观测向量后，在确定重构信号稀疏度的情况下，多次重构对原始时间序列进行趋势提取。再进一步利用基于欧式距离序列相似度评价指标，找出多个重构趋势中的最佳趋势序列，最后对最佳趋势使用支持向量回归预测方法最终能够对未来趋势发展进行预测。本方法只需利用原始时间序列随机亚采样的观测向量就可较好地提取出原始时间序列的趋势信息，拥有一定的压缩比，更适用于大数据挖掘处理情况下使用。本方法采用对序列趋势信息的预测，能够有效解决时间序列趋势的长期预测、噪声干扰等问题，让结果更科学、更有效。