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非线性时间序列的小波-模糊神经网络集成预测方法

ISSN号：1003-207X
期刊名称：《中国管理科学》
时间：0
分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O211.61[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
作者机构：[1]华中师范大学信息管理学院, [2]中国科学院自动化研究所
相关基金：湖北省自然科学基金创新群体项目(2011CDA116);国家自然科学基金资助项目(70971052);中国博士后基金资助项目(2012M510607)

中文摘要：

传统模糊神经网络在时间序列预测方面已经有比较成功的应用,但在预测前,是否需要预先进行趋势和季节剔除,以及如何进行剔除,还缺乏统一认识。利用小波分解将非线性时间序列中的趋势项、周期项和随机项分离出来,然后采用模糊神经网络进行集成预测,解决了传统差分方法等剔除趋势和季节因素后,进行模糊神经网络预测效果差的问题,同时又充分利用了非线性时间序列中的趋势项、周期项和随机项信息。为了检验小波-模糊神经网络的非线性时间序列预测效果,对我国铁路客运量进行预测实验。实验结果表明,利用小波分解进行趋势项、周期项和随机项的分离,并进行模糊神经网络的集成预测,比传统的模糊神经网络预测有着更好的精度,从而验证了模型的有效性。

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