基于数据预处理灰色神经网络组合和集成预测

• 作者: 严修红 董世畅 许伦辉
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 时间序列预测 灰色神经网络 组合预测
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: U491.14
• 字数: 5399字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2007.04.010

摘要

当研究的系统扰动因素过大或系统行为在某个时间点发生突变,出现严重扰动系统的异常数据时,提出不应直接按原始数据建模预测,而应根椐实际情况适当地对数据预处理.提出了基于数据修正的改进型灰色神经网络组合和集成预测,并根据南昌火车站旅客发送量时间序列建立了多个模型,从模型预测效果对比中说明数据修正、改进型灰色模型和改进型灰色神经网络、灰色神经网络组合和集成确实能提高预测精度.另外,修正数据要把握一个度,不能修正全部数据,只能修正较异常的数据,要在数据的趋势性和预测的灵敏性间取得平衡.

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	江西理工大学机电工程学院	57	492	11.0	18.0