基于奇异谱分析和改进萤火虫算法优化BP神经网络的时间序列预测

摘要：

空气质量数据与人们密切相关,故提出利用基于奇异谱分析对原始数据的去噪、网络参数的优化以及BP神经网络的系列混合预测模型,来进行时间序列预测.先采用基于时间序列去噪获得更加平稳序列来用于后续模型预测,再通过非惯性权重和变步长改进萤火虫优化算法优化网络参数,获得合理的、稳定的网络结构,然后将奇异谱分析后的去噪数据和用改进萤火虫算法优化后的BP网络用于预测,通过实际空气质量数据验证模型效果,效果良好.

关键词：奇异谱分析;萤火虫算法;BP神经网络;时间序列

所属期刊栏目：39

分类号：O29(应用数学)

资助基金：国家自然科学基金11771120

在线出版日期：2021-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1377-1382