基于EMD和神经网络的时间序列预测

摘要：

提出了一种新的时间序列预测方法:利用EMD分解法和神经网络进行信号预测.EMD分解法是一种自适应的信号处理方法,适用于分析非线性、非平稳过程.这一方法分三个基本步骤:首先对待预测的时间序列进行EMD分解,产生多个基本模式分量IMF(Intrinsic Mode Function),接着对各个分量分别用神经网络进行预测,然后重构各分量的预测值,得到最终预测结果.仿真结果表明该方法较之以往的参数模型法以及直接用单一的神经网络进行预测更加准确有效.

关键词：EMD、信号预测、神经网络

所属期刊栏目：12

分类号：TN911

在线出版日期：2007-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-54