AC算法的EMD分解GMDH组合的预测模型及应用

• 作者: 何继锐 李成刚 田益祥
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织相似体合成 数据分组处理方法 经验模式分解
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 105-110
• 分类号: TP9
• 字数: 5532字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2542.2012.01.017

摘要

引入EMD把含有多个震荡模式的数据分解为满足一定条件的多个单一震荡模式分量的线性叠加,对震荡模式分量应用非参数的AC算法,通过历史上相似时期的已知延拓进行预测,利用GMDH客观.确定权重构建组合预测模型,并运用该模型结合原油期货数据进行实证.结果表明:用EMD方法改进AC预测模型提高了预测的准确性,在此基础上,GMDH的智能化权重的组合预测模型进行预测,结果显示,AC算法的EMD分解GMDH智能化权重组合预测精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成刚	电子科技大学经济与管理学院	4	59	4.0	4.0
2	田益祥	电子科技大学经济与管理学院	56	458	13.0	20.0
3	何继锐	电子科技大学经济与管理学院	1	11	1.0	1.0