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摘要:
分析了一种新的时间序列预测模型--"松散型"小波神经网络预测模型.在用神经网络分析时间序列预测方法的基础上,用方差分析的统计方法确定样本序列的长度,从而有效地确定神经网络输入层节点数.运用该模型对太阳黑子年平均序列进行小波分解、重构、预测和合成,得到了序列总的预测效果.同时,将新模型与传统BP神经网络模型的预测效果进行了比较,分析了两者出现差异的本质原因.整体反映了将复杂问题简单化处理、将小波多分辨分析同神经网络的非线性逼近功能相结合的思想.这种思想及方法发挥了小波变换和神经网络的各自优势,明显提高了预测精度.
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文献信息
篇名 基于"松散型"小波神经网络的时间序列预测研究
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 小波 神经网络 方差分析 分解 重构 预测
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 16-19
页数 4页 分类号 TP273
字数 3421字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.08.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王厚军 电子科技大学自动化工程学院 257 2532 27.0 36.0
2 龙兵 电子科技大学自动化工程学院 69 1038 19.0 28.0
3 罗航 电子科技大学自动化工程学院 10 191 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波
神经网络
方差分析
分解
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预测
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计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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