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在线时间序列预测方法及其应用
被引量：
8
1
作者
聂侥
吴建军
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期386-393,共8页
为解决非线性复杂时间序列在线预测问题,提出了一种基于过程神经网络模型的在线预测方法.首先,在历史数据的基础上建立双并联离散过程神经网络模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习算法对过程神经网络隐层到输出层的权值...
为解决非线性复杂时间序列在线预测问题,提出了一种基于过程神经网络模型的在线预测方法.首先,在历史数据的基础上建立双并联离散过程神经网络模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习算法对过程神经网络隐层到输出层的权值进行相应的更新;最后,应用权值更新后的过程神经网络模型对时间序列进行预测.文中给出了具体的过程神经网络学习算法与权值更新机制,并以混沌时间序列与液体火箭发动机的状态预测为例对方法进行了验证.研究结果表明:该方法在预测精度和适应能力上较单一的离线模型有显著提高,可以为非线性复杂时间序列在线预测问题提供一种有效的解决方法.
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关键词
非线性
时间序列
在线预测
过程神经网络
递推极限学习算法
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职称材料
题名
在线时间序列预测方法及其应用
被引量：
8
1
作者
聂侥
吴建军
机构
国防科学技术大学航天科学与工程学院
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期386-393,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51206181)
文摘
为解决非线性复杂时间序列在线预测问题,提出了一种基于过程神经网络模型的在线预测方法.首先,在历史数据的基础上建立双并联离散过程神经网络模型;然后,根据在线更新的数据样本,采用递推极限学习算法对过程神经网络隐层到输出层的权值进行相应的更新;最后,应用权值更新后的过程神经网络模型对时间序列进行预测.文中给出了具体的过程神经网络学习算法与权值更新机制,并以混沌时间序列与液体火箭发动机的状态预测为例对方法进行了验证.研究结果表明:该方法在预测精度和适应能力上较单一的离线模型有显著提高,可以为非线性复杂时间序列在线预测问题提供一种有效的解决方法.
关键词
非线性
时间序列
在线预测
过程神经网络
递推极限学习算法
Keywords
nonlinearity
time series
online prediction
process neural network
recursion extreme learning algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在线时间序列预测方法及其应用
聂侥
吴建军
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
8
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