基于独立模型的非线性时间序列多步超前预测

• 作者: 岳继光 杨臻明 王晓保 萧蕴诗
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性时间序列 多步超前独立预测 积累误差 递归神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 页码范围: 1626-1631
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

提出一种非线性时间序列的多步超前独立预测方法.对比逐步递归方法和独立预测方法,分析了积累误差对多步超前预测性能的影响.采用递归神经网络(RNN)实现了独立预测方法,建立了城市轨道交通能耗预测模型.通过MATLAB训练和测试该模型,比较了两种方法下的多步超前预测输出.结果表明,独立预测方法的误差优于逐步递归方法.最后指出了独立预测方法的优缺点及适用范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	萧蕴诗	同济大学电子与信息工程学院	95	1338	19.0	34.0
2	岳继光	同济大学电子与信息工程学院	146	863	16.0	24.0
3	王晓保		17	120	6.0	10.0
4	杨臻明	同济大学电子与信息工程学院	4	50	3.0	4.0