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基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型
被引量:
2
1
作者
杨雪洁
赵姝
张燕平
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第10期2920-2921,2931,共3页
针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的BP算法存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型(覆盖算法)得出的类别值对统计时间序列模型...
针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的BP算法存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型(覆盖算法)得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正,建立一种同时考虑时间序列自身周期变化和外生变量因子对时间序列未来变化趋势影响的混合预测模型,涵盖了实际问题的线性和非线性两方面,提高了预测精度。将该模型应用到粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。
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关键词
时间
序列
预测
构造性神经网络
统计时间序列模型
产量预测
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职称材料
题名
基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型
被引量:
2
1
作者
杨雪洁
赵姝
张燕平
机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第10期2920-2921,2931,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60475107
60675031)
+3 种基金
国家"973"计划资助项目(2004CB318108)
安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目(2006KJ015A)
安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2005KJ053)
安徽大学"211"工程学术创新团队资助项目
文摘
针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的BP算法存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型(覆盖算法)得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正,建立一种同时考虑时间序列自身周期变化和外生变量因子对时间序列未来变化趋势影响的混合预测模型,涵盖了实际问题的线性和非线性两方面,提高了预测精度。将该模型应用到粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。
关键词
时间
序列
预测
构造性神经网络
统计时间序列模型
产量预测
Keywords
time-series prediction
constructive neural networks
statistical times-series models
yield forecast
分类号
TP30 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型
杨雪洁
赵姝
张燕平
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008
2
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