变窗口神经网络集成预测模型

• 作者: 杨沛 谭琦
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 神经网络集成 时间序列 预测 异常检测
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2355-2356,2361
• 页数: 3页
• 分类号: TP389.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.08.031

摘要

针对时间序列问题,提出了一个变窗口神经网络集成预测模型.利用自相关分析方法挖掘时间序列本身蕴涵的变化特性,并利用这些变化特性构造差异度较大的个体神经网络.变窗口集成预测模型在应用于时间序列预测的同时,还可以有效地对异常序列进行筛选和分离.将该模型应用于移动通信话务量的预测.实验分析表明,该预测系统具有较高的预测精度,并能有效地对异常序列进行分离.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨沛	华南理工大学计算机应用研究所	15	102	5.0	9.0
2	谭琦	华南师范大学计算机学院	8	15	3.0	3.0