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非线性时间序列的重构及预测
引用本文:高知新.非线性时间序列的重构及预测[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2004,23(1):138-140.
作者姓名:高知新
作者单位:辽宁工程技术大学,基础科学部,辽宁,阜新,123000
摘    要:采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测,对网络结构设计进行详细的探讨,并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测,与传统预测方法(TAR)比较,结果证明此种方法具有较好的效果,网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求,而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。

关 键 词:非线性时间序列  预测  自适应前馈网络算法  门限自回归模型  人工神经网络
文章编号:1008-0562(2004)01-0138-03
修稿时间:2003年3月19日

Reconstruction and prediction of non-linear time series
GAO Zhi-xin.Reconstruction and prediction of non-linear time series[J].Journal of Liaoning Technical University (Natural Science Edition),2004,23(1):138-140.
Authors:GAO Zhi-xin
Abstract:Adaptive feed-forward network algorithm is used to mack non-linear prediction, and the design of network topology is discussed. An example of classical non-linear prediction is given, and compared with TAR method. The results prove the new method is better. The topology of neural network has been simplified. Not only the error goal is satisfied, but also the generalization capability is improved. AFN method can also explain the relation in the time series data based on contribution ratio.
Keywords:adaptive feed-forward network  non-linear prediction  time series  threshold autoregressive model  artificial neural network
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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