计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
8期
115-117,142
,共4页
宋仙磊%刘业政%陈思凤%许波
宋仙磊%劉業政%陳思鳳%許波
송선뢰%류업정%진사봉%허파
灰色理论%反向传播(BP)神经网络%自回归滑动平均(ARIMA)%二重时间序列%预测
灰色理論%反嚮傳播(BP)神經網絡%自迴歸滑動平均(ARIMA)%二重時間序列%預測
회색이론%반향전파(BP)신경망락%자회귀활동평균(ARIMA)%이중시간서렬%예측
神经网络、ARIMA等广泛应用于具有趋势变动性和周期波动性的二重趋势特征的时间序列预测,而这些单一的模型难以达到满意的预测效果.提出一种针对该特征的灰色组合模型,其基本思想是:从二重趋势时间序列中分离趋势变动项和周期波动项后,用灰色G(1,1)模型预测趋势变动项,引用BP网络和ARIMA的组合模型预测周期波动项,用乘积模型合成两部分预测值为灰色组合模型的最终预测值.实验表明:该灰色组合模型适应了二重趋势时间序列的特征,具有很好的预测效果.
神經網絡、ARIMA等廣汎應用于具有趨勢變動性和週期波動性的二重趨勢特徵的時間序列預測,而這些單一的模型難以達到滿意的預測效果.提齣一種針對該特徵的灰色組閤模型,其基本思想是:從二重趨勢時間序列中分離趨勢變動項和週期波動項後,用灰色G(1,1)模型預測趨勢變動項,引用BP網絡和ARIMA的組閤模型預測週期波動項,用乘積模型閤成兩部分預測值為灰色組閤模型的最終預測值.實驗錶明:該灰色組閤模型適應瞭二重趨勢時間序列的特徵,具有很好的預測效果.
신경망락、ARIMA등엄범응용우구유추세변동성화주기파동성적이중추세특정적시간서렬예측,이저사단일적모형난이체도만의적예측효과.제출일충침대해특정적회색조합모형,기기본사상시:종이중추세시간서렬중분리추세변동항화주기파동항후,용회색G(1,1)모형예측추세변동항,인용BP망락화ARIMA적조합모형예측주기파동항,용승적모형합성량부분예측치위회색조합모형적최종예측치.실험표명:해회색조합모형괄응료이중추세시간서렬적특정,구유흔호적예측효과.
