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本文对经济活动中一种时间序列进行小波分析,由神经网络计算方法确定其相关系数,并参照原有X-11进行了对照说明其优越性。 相似文献
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文章给出了非线性预测的一般理论方法,运用动态BP神经网络对实际问题的历史数据进行学习,然后根据学习后获得的非线性机理来进行预测。并将此方法应用于港口货物吞吐量及出口量预报。仿真表明此方法是有效的。 相似文献
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本文用具紧支集的尺度函数之张量乘积构成人工神经网络的基函数,再由这个小波神经网络辨识静态与动态的离散线性系统,并且证明了依所给的方法产生的模型是收敛的.最后,用一个仿真例子,说明如何实现算法及算法的效果. 相似文献
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近代非线性回归在电力系统负荷短期预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文就河北省1985—1990年春节期间每小时用电量的统计数字用非线性回归模型(Gompertdz)处理了6年中同日同一时间的耗电量,建立了回归模型,并预测了1991年同一时间的用电情况。实际表明本文的结果是可信的. 相似文献
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为了实现对股票价格变化的短期预测,提出了一种基于小波神经网络(WNN)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的组合预测模型.将股票的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,分别利用统计学中ARIMA模型和小波神经网络分别对两部分数据进行预测并得到结果,将两部分结果组合相加合成为整个股票价格的预测结果.实验结果表明该组合模型在预测精度方面有提高,是一种比较有效的预测模型. 相似文献
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经济信号也是一种时间序列 ,它和小波分析中的信号具有相同的特性 .因此 ,可将经济时间序列看成经济信号 ,应用小波进行实际经济分析和预测 .论文针对最小二乘法的不足 ,提出了多分辨回归分析处理经济数据分析的方法 .本文在建立宏观模型时 ,利用小波分析对经济数据进行预处理 ,获得能反映宏观变化趋势的低频信息 ,再用最小二乘法进行拟合和预测 ,通过对传统最小二乘法建立的模型的对比分析 ,结果表明 :本方法优于一般最小二乘法 . 相似文献
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提出了一种在对预报因子集进行模糊聚类分析基础上构建径流预测模型的新方法:先通过模糊C-均值聚类将历史径流数据进行分类,然后利用小波神经网络分别建立预报因子集类别变量特征值与观测值之间的局部预测模型,并设计了特征值分类识别器,自动搜寻相适应的局部网络模型进行预测.通过西南某水库2011年日平均入库来流的计算实例对简单小波神经网络预测模型和所建的基于FCM与小波神经网络的预测模型进行了比较,结果较为满意. 相似文献
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针对智能交通系统的开发,提出一种基于灰色GM(1,1)模型和RBF网络非线性组合的短时交通流预测方法.该方法采用三层结构的RBF网络将两种单一预测方法(灰色GM(1,1)模型和RBF网络)进行了非线性组合.利用实测数据对组合方法进行了仿真实验,结果表明:非线性组合模型的预测准确性高于单独的RBF网络预测的准确性;组合模型发挥了两种单一方法各自的优势,是短时交通流预测的有效方法. 相似文献
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基于非线性混沌时序动力系统的预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
主要研究由混沌时序所确定的非线性动力系统的预测方法.研究了非线性自相关混沌模型的结构,模型阶数的确立技术.将神经网络和小波理论相结合,研究了小波变换神经网络的结构,给出了小波神经网络的学习方法;提出了一种新的基于小波网络的参数辨识方法.该方法可以有选择地提取时序中的不同的时间、频率尺度,实现原时序的趋势或细节预测.通过对混沌时序进行预处理,并比较预处理后的预测结果,得到了一些有益的结果:用非线性自相关混沌模型采用小波网络对模型参数进行辨识,其辨识的准确程度较高,用该模型对混沌时序(包括含有噪声)的预测比较有效. 相似文献
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自组织理论和BP人工神经网络在税收预测中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
叶林 《数学的实践与认识》2006,36(7):251-255
针对BP人工神经网络的结构特性,提出了将自组织理论与BP人工神经网络相结合的思想,不仅解决了输入待定的神经网络输入维数难确定的问题,而且加快了神经网络的收敛速度,增强了神经网络的适应能力.并将新建立的模型应用到税收预测中,得出了比常规经济学模型更优的效果. 相似文献
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宏观经济预测模型体系研究 总被引:4,自引:1,他引:4
针对我国宏观经济管理的实际需要,以国家和地区宏观经济中长期预测和规划为研究目的,本建立了一个以投入产出模型和人工神经网络模型为核心,结合使用最优化技术的宏观经济预测模型体系,该预测模型体系已应用于某市“十五”时期的宏观经济指标测算中,预测结果已被政府计划部门在研究制定“十五”计划时采用。 相似文献
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基于小波网络的干旱程度评估方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本根据干旱事件识别的基本原理,同时基于小波基具有很强的自适应性和函数变化能力,提出了一种基于小波网络的干旱程度评估新方法,并在最小均方能量准则下,采用相应的共轭梯度学习算法求解子波函数线性组合的尺度和时延参数,以及小波网络的权值,仿真实验表明采用该方法极大地提高了对干旱程度辩识的正确率,可为干旱研究提一条新的途径。 相似文献
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王玉敏 《数学的实践与认识》2006,36(4):178-185
为提高预测精度,解决非线性组合预测中的困难,利用改进BP神经网络对非线性组合预测模型进行了设计.讨论了模型设立的原则和一般程序,比较其与传统的组合预测方法之间的优劣,并给出实例加以验证.结果显示,基于改进BP神经网络的非线性组合预测模型能够准确描述系统中的非线性,提高预测精度. 相似文献
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在现有文献研究的基础上,对BP神经网络进行了深入研究,提出了一种新的LAFBP模型,给出了模型的标准BP算法、改进BP算法、权值和阈值的初始化方法.在此基础上,用新的LAFBP模型与传统的标准BP模型对黑龙江省巴彦县的电力负荷进行了预测.预测结果表明,新的LAFBP模型不仅克服了传统的BP模型外推效果不好的缺点,而且在模型的拟合精度、学习时间和学习次数方面明显优于传统的BP模型. 相似文献
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根据电力负荷预测的特点,提出遗传神经网络负荷预测模型,有效地克服了人工神经网络学习速度慢、存在局部极小点的固有缺陷,经实例验证,该方法能有效地提高预测精度和速度。 相似文献