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基于误差截尾假设的时序预测可学习性理论与算法
文献摘要：
在收集和处理时间序列数据的过程中,难免会产生误差,而在很多现实情形中误差是自相关非独立的.已有的预测理论在分析误差自相关的时序数据时,往往需要知道预测算法所输出假设空间的显式表达,而对于一些假设空间不明确的模型,比如神经网络,尚未有系统的求解方法和理论保障来分析其在非平稳且误差自相关时序数据上的预测能力.本文基于误差截尾的假设,提出了时间序列的预测PAC可学习理论,并给出了数据依赖情形下的泛化误差界.该界限包含一个时序复杂度度量和一个差异度量,前者描述了序列数据的非平稳性,后者可在适当情形下从数据中估计得到.因此,该误差界并不依赖于假设空间的显式表达,具有较强的普适性.根据上述理论,本文提出了一种基于自回归模型的交替优化算法用于预测非平稳的时间序列数据.我们在真实数据集上进行实验,验证了本文提出算法的有效性.
文献关键词：
机器学习;时间序列分析;自相关误差;预测PAC可学习性;差异估计;交替优化
中图分类号：
作者姓名：
张绍群;张钊钰;姜远;周志华
作者机构：
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]张绍群;张钊钰;姜远;周志华-.基于误差截尾假设的时序预测可学习性理论与算法)[J].计算机学报,2022(11):2279-2289
A类：
泛化误差界,自相关误差,差异估计
B类：
截尾,时序预测,可学,学习性,处理时间,时间序列数据,难免会,中误差,非独,预测理论,时序数据,预测算法,显式,求解方法,预测能力,PAC,学习理论,数据依赖,度度,差异度,非平稳性,不依,根据上述,自回归模型,交替优化算法,真实数据,时间序列分析
AB值：
0.282517
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