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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2008-06-15

Journal:自动化学报

Included Journals:EI、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:34

Issue:6

Page Number:684-689

ISSN No.: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.