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改进BP算法的辽宁省人均GDP预测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
由于人均GDP时间序列具有复杂和非线性的特征,传统预测方法在预测分析时往往会产生很大的误差.运用Matlab软件采用不同的改进BP算法来建立和训练网络预测模型,以观测不同算法的精度和有效性;最后运用预测模型对辽宁省人均GDP进行了预测. 相似文献
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组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。 相似文献
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根据Kolmogorov连续性定理,本文建立了混沌—神经网络(C-ANN)预测模型;提出了基于遗传算法和神经网络的混沌预测模型与方法(C-ANN-GA混合预测方法);解决了混沌时间序列的非解析式预测问题;使混沌时间序列预测方法得到了新的改进和发展。 相似文献
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一、预测模型的建立灰色系统预测理论的实质在于对已有的一组时间数据序列灰色量进行某种处理,并以某一数学模型模拟这一组时间序列,得到一个初等模型,即预测模型。建立煤炭产量灰色预测模型的过程可分为三个步骤。 相似文献
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运用回归分析预测法和时间序列分析法两种模型,以文献计量学为例,对近年来相关文献量的统计数据进行拟合与预测,并对两种预测模型的结果进行对比分析。结果表明,时间序列预测模型对文献计量学研究的模拟预测效果较好。两种预测模型不仅适用于文献计量学发展研究,对于其他领域也同样适用。针对不同领域的学科发展趋势,在进行数据模拟和分析预测时要根据统计数据的多少和分布情况,选取一种相对效果更好并且方便可行的预测方法。 相似文献
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【目的/意义】自然界中时间序列信号具有非线性、非稳定变化的特点。对时间序列信号实现准确预测,不
仅能够提高风电机组的输出功率,并且有助于调控风电场的运行维护,保障电力系统的安全运行。【方法/过程】本
文基于集合经验模式分解和变分模态分解两种时间序列分解的方法,并将其与RBF神经网络相结合提出RBF直
接预测模型和EEMD-RBF 和VMD-RBF 两种组合预测模型。利用某风电场的原始风速时间序列信息,通过
MATLAB 软件进行编程,进行案例分析。【结果/结论】预测结果表明组合预测模型优于RBF 直接预测模型,且
VMD-RBF组合预测模型的预测结果最为精确。 相似文献
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目前门限自回归模型是最受大家关注的预测模型。本文以太阳黑子非线性时间序列为研究对象,建立门限自回归预测模型。通过一些相关分析技术来确定预测模型中的门限区间个数和门限值的寻优范围,然后优化门限值和TAR模型的自回归系数。通过实验结果分析表明,门限自回归预测模型能够对非线性时间序列进行精确预测。 相似文献
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对时间序列的预测是一项重要的数据挖掘技术。本文将独立分量分析方法和小波神经网络相结合,建立一种ICA—WNN预测模型,并应用于风力发电功率时间序列预测。仿真结果表明所建模型具有较好的泛化性能,得到了较高的预测精度。 相似文献
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神经网络和传统线性模型结合为处理混沌时间序列提供了新的途径。将Elman神经网络和单整自回归移动平均模型结合起来,同时分析我国进出口贸易量时间序列中的线性和非线性两部分,得到更准确的预测精度。实证表明,复合模型吸收两类方法的优点,较单一模型能够更有效地预测我国进出口数据。 相似文献
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针对径流时间序列的非平稳特性及中长期预测精度低的问题,本文提出一种新的耦合预测方法：基于EMD分解的均生函数-最优子集回归（Mean Generating Function-Optimum Subset Regression,MGF-OSR）模型。首先利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）方法对汾河上游上静游、汾河水库、寨上和兰村4座水文站的年径流序列进行平稳化处理,分别得到若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）。对各阶固有模态函数分别建立MGF-OSR模型并进行预测,趋势项用直线拟合的方法进行预测,然后通过重构各预测值得到汾河上游4座水文站年径流量的预测结果,并与单独运用MGF-OSR模型的预测结果进行比较。结果表明,运用基于EMD分解的MGF-OSR模型对汾河上游4站年径流进行预测,准确率均为100%,确定性系数在0.975以上;而单一模型的预测准确率均为40%,确定性系数在0.732以下,耦合模型预测精度明显提高。 相似文献
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神经网络经济预测法研究 总被引：10，自引：0，他引：10
本文在多层BP神经网络的基础上，结合经济类时间序列的特点，采用特殊的处理方法，建立通用的经济预测神经网络模型，并利用此模型对安徽省某一经济数据加以预测。特殊的处理方法包括前置处理、单维时间序列扩展输入节点设计、训练区数据与试验区数据划分、误差自相关神经元节点的引入，以及后置评价处理。实际的预测结果表明了该方法的先进性和可行性。 相似文献
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运用混沌理论对高校图书馆图书借阅流量数据时间序列进行相空间重构,分析得出高校图书馆图书借阅行为的演化具有明显的混沌特征。针对图书借阅流量在不同时间粒度各时期中的波动特点,构建了基于最大Lyapunov指数的高校图书馆图书借阅流量混沌预测模型。通过对中国矿业大学图书馆图书借阅流量的验证表明,混沌预测模型的预测结果较为合理。 相似文献
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基于预测有效度的组合预测模型研究 总被引：44，自引：2，他引：44
本文基于预测方法有效度的概念，建立了改进组合预测模型，并给出其线性规划的解法。该模型具有计算简便的特点，而且具有可比性，能反映不同时间序列预测方法有效性。 相似文献
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智能交通系统中短时交通流预测系统的研究 总被引：12，自引：0，他引：12
短时、实时交通流预测是城市交通控制与诱导的基础，也是智能交通系统的重要功能之一。研究表明，没有一种预测模型和方法能够适用于各种环境和条件下的交通流预测。本文提出并建立了一种短时交通流的智能预测系统，按照智能预测和组合预测的思想，实现预测模型的智能选择，以及多个预测模型的预测结果的综合。仿真试验结果表明，系统具有较强的适应性，提高了预测的准确性。该系统采用多智能体技术进行设计和实现，文章给出了这种基于多智能体的智能交通预测支持系统的系统结构和工作原理。 相似文献