【摘 要】
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论文从实用出发,在传统时序预测的基础上,研究了基于神经网络的时序预测.文中详细讨论了AR、ARMA、ARIMA模型、BP网络和RBF网络的预测算法;用MATLAB语言编写了它们的应用程序
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论文从实用出发,在传统时序预测的基础上,研究了基于神经网络的时序预测.文中详细讨论了AR、ARMA、ARIMA模型、BP网络和RBF网络的预测算法;用MATLAB语言编写了它们的应用程序;对经济、工程、气温等不同领域的各种时序进行了建模与短期预测,均获得了令人满意的结果.对混沌和混沌时序预测及其应用也作了初步了解,用MATLAB程序显示了虫口模型和哈维尔增长模型所表现的混沌现象.论文的主要研究成果如下:(1)对样本长度不足的时序,可用与数据形态特征相应的插值方法扩大样本长度,利用插值时序的二步预测作为原时序的一步预测.实例预测结果显示:这种方法不仅提高了预测精度,而且大大减少了AR模型的参数.(2)提出了如下命题:对于适合AR模型的平稳时序,在t时刻建立了AR模型,获得了模型参数,在t+1时刻已观测到x<,t+1>值时,可以直接利用模型参数对t+2时刻的值x<,t+2>进行预测;也可以采用校正预测;二者获得的预测结果完全一样.并证明了上述命题的成立.(3)对于适合AR模型的时序,利用神经网络进行预测时,选择AR模型的阶次作为输入层神经元个数(即输入向量维数),预测精度比较高.
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