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神经网络应用于多元变量时间序列的建模研究

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2006-03-30

Journal:仪器仪表学报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:27

Issue:3

Page Number:275-279

ISSN No.:0254-3087

Key Words:时间序列;BP网络;预测;主成分分析

Abstract:自然界复杂系统的动态特性通常包含在多个变量时间序列的演化轨迹中.采用主成分分析与神经网络相结合的方法,进行多元变量时间序列的建模和预测研究.主要思路是首先通过主成分分析法找到一组相互独立的输入变量;再利用神经网络实现多个变量之间以及变量当前状态和未来状态之间的函数映射.多组实例仿真结果证明了该方法进行多元变量预测的可能性和有效性.

Pre One:一种模糊逻辑推理神经网络的结构及算法设计

Next One:一种动态RBF神经网络在模式识别中的应用