使用多项式预测噪声数据

信息处理 噪音
2022-02-07 21:37:37

将多项式或正弦方程合并到线性模型中以预测此类数据中未来幅度的最佳方法是什么?您可以看到,如果这些多项式继续下去,它们将不会接近拟合最终位置。我试图使用绿色阴影区域来预测非阴影区域。 在此处输入图像描述
那些浅灰色的线是这样的多项式:

y1=a1(x)2+b1(x)+c1
适合数据的不同部分。我是只使用每个多项式中的 ab 和 c 变量,还是外推并使用其他值?

1个回答

从你的最后一个问题开始:推断你只使用你的拟合系数并将它们扩展到更大的 x 范围。

但是,我认为这种方法在任何重要的时间段内都存在固有缺陷,尤其是在使用多项式模型时。问题是任何多项式都有有限数量的转折点。一旦你传递了这些数据,数据就会趋向于 ±,这不太可能很好地建模任何东西。

频域分析可能是一种可能性,但我希望您会遇到类似的问题。另一种方法可能是使用某种移动平均或自回归模型。

银行和类似的金融机构投资数百万对此类数据进行建模,因此这绝对不容易。