基于局部RBF网络的复杂时间序列预测方法研究

• 作者: 王军 高旭东
• 来源期刊: 哈尔滨商业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 近邻搜索 RBF神经网络 复杂时间序列
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与自动化技术
• 页码范围: 449-451,454
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2316字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0946.2009.04.017

摘要

针对复杂时间序列全局预测模型建模效率低、预测性能不佳等问题,提出一种基于局部RBF神经网络的新型预测模型.该模型采用K最近邻搜索方法得到待预测样本的K个近邻,用近邻样本进行RBF神经网络建模,用训练好的RBF神经网络对待预测样本进行预测.实验结果显示该模型在复杂时间序列预测上有良好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高旭东	黑龙江工程学院电子工程系	21	94	5.0	8.0
2	王军	汕头大学电子系	12	47	5.0	6.0