基于数据修正的改进型灰色-RBF网络预测

摘要：

针对既呈趋势性,又呈波动性的时间序列难以预测的问题, 提出了基于失真数据的修正的改进型灰色-RBF网络预测模型及算法.即用改进型灰色模型提取趋势性因素,用神经网络处理波动性因素,另尝试性的提出还须排除异常干扰因素,即查找和修正序列的异常数据.并以南昌铁路车站旅客发送量预测为例,验证了算法的有效性,收到很好的预测效果.

关键词：数据修正、灰色预测模型、径向基函数神经网络、排除干扰性

所属期刊栏目：23

分类号：TP183;U491;O221(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60664001;江西省自然科学基金0511030

在线出版日期：2006-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：170-172