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非线性时间序列的小波-模糊神经网络集成预测方法

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传统模糊神经网络在时间序列预调方面已经有比较成功的应用,但在预测前,是否需要预先进行趋势和季节剔除,以及如何进行剔除,还缺乏统一认识.利用小波分解将非线性时间序列中的趋势项、周期项和随机项分离出来,然后采用模糊神经网络进行集成预测,解决了传统差分方法等剔除趋势和季节因素后,进行模糊神经网络预测效果差的问题,同时义充分利用了非线性时间序列中的趋势项、周期项和随机项信息.为了检验小波模糊神经网络的非线性时间序列预测效果,对中国铁路客运量进行预测实验.实验结果表明,利用小渡分解进行趋势项、周期项和随机项的分离,并进行模糊神经网络的集成预测,此传统的模糊神经网络预测有着更好的精度,从而验证了模型的有效性.

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来源
《第十五届中国管理科学学术年会》|2013年|647-651|共5页
会议地点长沙
作者
ZHANG Da-bin; 张大斌; LI Hong-yan; 李红燕; LIU Xiao; 刘肖; ZHANG Wen-sheng; 张文生;
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作者单位

中国优选法统筹法与经济数学研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
小波模糊神经网络; 非线性时间序列; 集成管理; 精度分析; 预测方法;

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