基于数据预处理灰色神经网络组合和集成预测

被引:3
作者
严修红 [1 ]
许伦辉 [2 ]
董世畅 [1 ]
机构
[1] 顺德区容山中学
[2] 江西理工大学机电工程学院
关键词
时间序列预测; 灰色神经网络; 组合预测;
D O I
暂无
中图分类号
U293.13 [];
学科分类号
摘要
当研究的系统扰动因素过大或系统行为在某个时间点发生突变,出现严重扰动系统的异常数据时,提出不应直接按原始数据建模预测,而应根椐实际情况适当地对数据预处理.提出了基于数据修正的改进型灰色神经网络组合和集成预测,并根据南昌火车站旅客发送量时间序列建立了多个模型,从模型预测效果对比中说明数据修正?改进型灰色模型和改进型灰色神经网络?灰色神经网络组合和集成确实能提高预测精度.另外,修正数据要把握一个度,不能修正全部数据,只能修正较异常的数据,要在数据的趋势性和预测的灵敏性间取得平衡.
引用
收藏
页码:58 / 62
页数:5
相关论文
共 5 条
[1]   云南GDP的灰色预测和分析 [J].
祖恩三 ;
罗平 .
经济师, 2006, (06) :272-273
[2]   RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用 [J].
陈泽淮 ;
张尧 ;
武志刚 .
电力系统及其自动化学报, 2006, (01) :15-19
[3]   改进残差灰色预测模型在负荷预测中的应用 [J].
王翠茹 ;
孙辰军 ;
杨静 ;
冯海迅 .
电力系统及其自动化学报, 2006, (01) :86-89
[4]   灰色预测公式的理论缺陷及改进 [J].
张大海 ;
江世芳 ;
史开泉 .
系统工程理论与实践, 2002, (08) :140-142
[5]  
邓聚龙著.灰色系统理论教程[M].武汉:华中理工大学出版社,1990