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基于预报-校正法的城市用水量预测模型的研究
1
作者
周洪宝
李斌
宫宁生
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第7期1617-1619,1623,共4页
神经网络已成为提供预测与决策支持的有力工具,但传统的神经网络预测方法有一缺点就是对于峰值和谷值预测效果不佳,其预测值和实际值常有较大的误差。通过引入预报-校正法的思想,在传统的神经网络预测方法基础上另外构建一个独立的神经...
神经网络已成为提供预测与决策支持的有力工具,但传统的神经网络预测方法有一缺点就是对于峰值和谷值预测效果不佳,其预测值和实际值常有较大的误差。通过引入预报-校正法的思想,在传统的神经网络预测方法基础上另外构建一个独立的神经网络用于学习误差估计,加以对传统的神经网络预测值进行校正。实验结果表明,该方法能改进传统的神经网络预测的缺点,显著改善预测效果。此外,该方法在类似的基于神经网络的函数逼近等方面也有很好的改进效果。
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关键词
神经网络
预报-校正法
时间序列
预测
误差估计
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职称材料
题名
基于预报-校正法的城市用水量预测模型的研究
1
作者
周洪宝
李斌
宫宁生
机构
南京工业大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第7期1617-1619,1623,共4页
文摘
神经网络已成为提供预测与决策支持的有力工具,但传统的神经网络预测方法有一缺点就是对于峰值和谷值预测效果不佳,其预测值和实际值常有较大的误差。通过引入预报-校正法的思想,在传统的神经网络预测方法基础上另外构建一个独立的神经网络用于学习误差估计,加以对传统的神经网络预测值进行校正。实验结果表明,该方法能改进传统的神经网络预测的缺点,显著改善预测效果。此外,该方法在类似的基于神经网络的函数逼近等方面也有很好的改进效果。
关键词
神经网络
预报-校正法
时间序列
预测
误差估计
Keywords
neural network
prediction
-
revise
time series
forecast
error estimate
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于预报-校正法的城市用水量预测模型的研究
周洪宝
李斌
宫宁生
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007
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