基于小波与BP神经网络的太阳黑子时间序列分析预测

• 作者: 王蕴杰 马俊
• 来源期刊: 青海师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 太阳黑子数 小波分析 BP神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.7
• 字数: 1418字
• 语种: 中文

摘要

太阳黑子年平均数序列是典型的非线性、复杂时间序列。本文利用小波变换，将太阳黑子年平均数序列进行分解重构，对信号的周期特性进行分析，然后采用BP神经网络对重构信号进行预测，建立太阳黑子年平均数的预测序列。结果表明，该模型具有较高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马俊	青海师范大学物理系	51	210	8.0	11.0
2	王蕴杰	青海师范大学物理系	16	53	4.0	6.0