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本文提出一种由小波变换和神经网络相结合 ,进行时间序列预报的新方法。其中 ,小波作为滤波部分对原始序列进行多尺度分解 ,产生更容易建模和预测的子序列 ,再把上述子序列作为神经网络的输入进行时域预报。该方法考虑原时间序列的频率特性 ,采用不同的神经网络进行预报。
基于多尺度分析和神经网络的时间序列预报
【摘 要】
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本文提出一种由小波变换和神经网络相结合 ,进行时间序列预报的新方法。其中 ,小波作为滤波部分对原始序列进行多尺度分解 ,产生更容易建模和预测的子序列 ,再把上述子序列作为神经网络的输入进行时域预报。该方法考虑原时间序列的频率特性 ,采用不同的神经网络进行预报。
【机 构】
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海军大连舰艇学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2005年02期
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