Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2008-06-15

Journal: 自动化学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI

Volume: 34

Issue: 6

Page Number: 684-689

ISSN: 0254-4156

Key Words: 直接多步预测;经验模式分解;混沌分析

Abstract: 直接多步预测不依靠单步预测的结果而直接使用测量数据,效果理想,但往往要求模型能够学习多种不同的目标函数.本文建它的直接多步预测混合模型,使用模式分解方法把原始时间序列分解成不I司尺度的基本模式分量,再经混沌分析和神经网络进行组合预测,减小了各步预测模型之间的差别,提高了模型对多种目标函数的学习能力,有效提高了预测精度.最后,通过基准时间序列验证了本模型的优越性.