一种新型时间序列多分辨预测模型研究

彭喜元; 王军; 彭宇

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使用单一模型实现复杂时间序列预测一直是一个研究热点和难点问题.本文采用经验模式分解方法首先将复杂时间序列分解为一系列本征模式函数之和,然后对各个本征模式进行径向基神经网络预测建模,在此基础上,通过各个分量预测结果的等权求和得出综合预测结果.此外,各RBF网络核函数的最优参数对数值与各本征模式分量呈近似线性关系,利用该线性关系可以减少交叉验证求参数的次数,从而降低计算负担.仿真结果表明分解域多RBF网络预测模型对复杂时间序列预测性能好于单一的RBF网络预测模型.

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来源
《电子学报》 |2007年第11期|2146-2149|共4页
作者
彭喜元; 王军; 彭宇;
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作者单位

哈尔滨工业大学自动化测试与控制系,黑龙江哈尔滨,150080;

哈尔滨工业大学自动化测试与控制系,黑龙江哈尔滨,150080;

哈尔滨工业大学自动化测试与控制系,黑龙江哈尔滨,150080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
经验模式分解; 径向基神经网络; 交叉验证方法; 时间序列预测;

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