非线性时间序列的重构及预测

• 作 者: 高知新
• 机 构: 辽宁工程技术大学基础科学部
• 出 处: 辽宁工程技术大学学报：自然科学版
• 发表日期: 2004年1期
• 关键词: 非线性时间序列 预测 自适应前馈网络算法 门限自回归模型 人工神经网络 adaptive feed-forward networknon-linear pred

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测,对网络结构设计进行详细的探讨,并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测,与传统预测方法(TAR)比较,结果证明此种方法具有较好的效果,网络的结构得到了简化,不仅满足了误差目标的要求,而且提高了网络的推广能力.且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释.