信息技术与信息化
信息技術與信息化
신식기술여신식화
INFORMATION TECHNOLOGY & INFORMATIZATION
2013年
3期
93-97
,共5页
牛家洋%王洪国%邵增珍%宋超超
牛傢洋%王洪國%邵增珍%宋超超
우가양%왕홍국%소증진%송초초
神经网络%时间序列%预测
神經網絡%時間序列%預測
신경망락%시간서렬%예측
Neural network%Timeseries%Forecasting
@@@@本文介绍了BP神经网络算法在鸟情时间序列预测中的应用,利用时间序列的自相关系数确定时间序列的变动周期从而确定网络的拓扑结构,进而实现鸟情时间序列的有效预测。实验结果表明该方法在鸟情预测的应用方面较基于统计的方法具有更好的非线性拟合能力,预测精度更好。
@@@@本文介紹瞭BP神經網絡算法在鳥情時間序列預測中的應用,利用時間序列的自相關繫數確定時間序列的變動週期從而確定網絡的拓撲結構,進而實現鳥情時間序列的有效預測。實驗結果錶明該方法在鳥情預測的應用方麵較基于統計的方法具有更好的非線性擬閤能力,預測精度更好。
@@@@본문개소료BP신경망락산법재조정시간서렬예측중적응용,이용시간서렬적자상관계수학정시간서렬적변동주기종이학정망락적탁복결구,진이실현조정시간서렬적유효예측。실험결과표명해방법재조정예측적응용방면교기우통계적방법구유경호적비선성의합능력,예측정도경호。
This paper describes the application of the BP neural network algorithm in the timeseries prediction of the birds. Through time series autocorrelation coefficient to get the seasonal fluctuation cycle, which determine the topological structure of network, and realize effective forecast of birds timeseries. The result of experiments shows that the method has better nonlinear fitting, better prediction accuracy than the statistics-based approach.