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摘要:
非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用.在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法.通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,以真实反映时间序列发展对预测结果的影响.在此基础上,引入BP神经网络对灰色预测的残差序列进行修正,进一步提高了预测精度.经算例验证,该算法预测精度达到1级,且高于类似算法.
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文献信息
篇名 基于非等时距加权灰色模型与神经网络的组合预测算法
来源期刊 应用数学和力学 学科 数学
关键词 预测 非等时距 灰色模型 加权 神经网络 残差修正
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 408-419
页数 分类号 O241
字数 语种 中文
DOI 10.3879/j.issn.1000-0887.2013.04.009
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 陈峰 中南大学交通运输工程学院 54 483 14.0 20.0
2 杨岳 中南大学交通运输工程学院 91 531 12.0 19.0
3 李雄兵 中南大学交通运输工程学院 18 76 3.0 8.0
4 韩晋 中南大学交通运输工程学院 3 89 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
预测
非等时距
灰色模型
加权
神经网络
残差修正
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用数学和力学
月刊
1000-0887
50-1060/O3
16开
重庆交通大学90号信箱
78-21
1980
chi
出版文献量(篇)
3740
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