基于数据修正的改进型灰色-RBF网络预测

• 作者: 严修红 许伦辉
• 来源期刊: 华东交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 数据修正 灰色预测模型 径向基函数神经网络 排除干扰性
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 170-172
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|U491|O221
• 字数: 2787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0523.2006.05.048

摘要

针对既呈趋势性,又呈波动性的时间序列难以预测的问题, 提出了基于失真数据的修正的改进型灰色-RBF网络预测模型及算法.即用改进型灰色模型提取趋势性因素,用神经网络处理波动性因素,另尝试性的提出还须排除异常干扰因素,即查找和修正序列的异常数据.并以南昌铁路车站旅客发送量预测为例,验证了算法的有效性,收到很好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许伦辉	江西理工大学机电学院	57	492	11.0	18.0
2	严修红	江西理工大学机电学院	2	11	2.0	2.0