基于小波神经网络的时间序列预报方法及应用

• 作者: 吕淑萍 赵咏梅
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 股市预测 时问序列
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 页码范围: 180-182
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2004.02.012

摘要

传统的时间序列预测模型在处理具有非线性特性或非平稳时间序列问题,特别是对有人参与的主动系统、社会经济系统的预测上,无法取得满意的预测效果.寻求处理这类系统的方法是人们一直努力的方向.这里以小波理论为基础,重点研究了小波网络在非线性时间序列中的建模预测方法,利用深圳综合指数数据,建立了股票指数预测模型.该模型克服了传统的时间序列预测模型仅局限于线性系统的情况,避免了BP神经网络模型固有的缺陷.仿真结果表明,该方法比神经网络预测方法的预测精度高,可以很好地应用于某些非线性时间序列的预测中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕淑萍	哈尔滨工程大学自动化学院	24	343	10.0	18.0
2	赵咏梅	哈尔滨工程大学自动化学院	1	58	1.0	1.0