Time series forecasting using hybrid wavelet-SARIMA model
Byeongjin Yoon, Bogeun Sim, Haejune Oh · Journal of the Korean Data and Information Science Society · 2022
본 연구에서는 시계열 자료의 비정상성과 비선형성과 같은 복잡성을 효과적으로 분석하여 예측할 수 있는 웨이블릿 변환을 토대로 시계열 자료의 분석 및 예측을 위한 하이브리드 모형을 제안한다. 이산 웨이블릿 분해에 의하여 생성되는 계수들을 예측 성능의 향상을 위하여 Garrote 분계 함수로 분계점 처리하여 잡음제거하였고, 분계점 처리된 계수들을 적절한 SARIMA 모형으로 예측하여 각 계수들을 결합함으로써 예측값을 얻는다. 이 예측 모형을 이용하여 진주시의 주별 평균기온을 예측하였다. 그리고 제안한 하이브리드 모형과 SARIMA를 이용한 전통적인 예측 모형, 이산 웨이블릿을 사용한 잡음제거 모형 그리고 이산 웨이블릿을 통하여 분해 후 예측을 실시한 모형과 예측 성능을 비교하였다.