| 基于神经网络的预测模型的比较研究 |
| |
| 引用本文： | 刘旭,于国祥,沈西挺.基于神经网络的预测模型的比较研究[J].河北省科学院学报,2007,24(4):7-12. |
| |
| 作者姓名： | 刘旭 于国祥 沈西挺 |
| |
| 作者单位： | 1. 河北工业大学,计算机软件学院,天津,300130
2. 航天科工集团八三五七所,天津,300141 |
| |
| 摘 要： | 随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现.针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用干预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结了相应的优缺点,及其适用的预测范围.以某蓄电池厂近几年的销售量为例,检验各种预测模型的精度.预测结果显示,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高.相比之下,组合预测模型更能有效提高预测精度,可以较充分的降低预测风险,保证预测结果的稳健性.
|
| 关 键 词： | 预测模型 BP神经网络模型 L-M算法 RBF神经网络模型 小波神经网络模型 组合神经网络模型 |
| 文章编号： | 1001-9383(2007)04-0007-06 |
| 修稿时间： | 2007年9月6日 |
Comparative research on forecasting models based on neural networks |
| |
| LIU Xu,YU Guo-xiang,SHEN Xi-ting.Comparative research on forecasting models based on neural networks[J].Journal of The Hebei Academy of Sciences,2007,24(4):7-12. |
| |
| Authors: | LIU Xu YU Guo-xiang SHEN Xi-ting |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
