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188宝金博页面版: 神经网络预测时间序列

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内容提示: 神经网络预测时间序列 如何作预测?理想方法是利用已知数据建立一系列准则,用于一般条件下预测,实际上由于系统的复杂性而不太可能,如股票市场预测。 另一种途径是假设一次观测中过去、 未来值之间存在联系。 其中一种选择是发现一个函数,当过去观测值作为输入时,给出未来值作为输出。 这个模型是由神经网络来实现的。 1.2 神经网络预测时间序列 (1) 简单描述 在时间序列预测中,前馈网络是最常使用的网络。 在这种情形下,从数学角度看,网络成为输入输出的非线性函数。 记一个时间序列为}{n x,进行其预测可用下式描述: ),,(? ??? ?n? ?kmnnnxxxfx? (1) 时间...

文档格式:DOC | 页数:8 | 浏览次数:359 | 上传日期:2014-06-15 11:16:02 | 文档星级:
神经网络预测时间序列 如何作预测?理想方法是利用已知数据建立一系列准则,用于一般条件下预测,实际上由于系统的复杂性而不太可能,如股票市场预测。 另一种途径是假设一次观测中过去、 未来值之间存在联系。 其中一种选择是发现一个函数,当过去观测值作为输入时,给出未来值作为输出。 这个模型是由神经网络来实现的。 1.2 神经网络预测时间序列 (1) 简单描述 在时间序列预测中,前馈网络是最常使用的网络。 在这种情形下,从数学角度看,网络成为输入输出的非线性函数。 记一个时间序列为}{n x,进行其预测可用下式描述: ),,(? ??? ?n? ?kmnnnxxxfx? (1) 时间序列预测方法即是用神经网络来拟合函数) (?f,然后预测未来值。 (2) 网络参数和网络大小 用于预测的神经网络性质与网络参数和大小均有关。 网络结构包括神经元数目、 隐含层数目与连接方式等,对一个给定结构来说, 训练过程就是调整参数以获得近似基本联系,误差定义为均方根误差,训练过程可视为一个优化问题。 在大多数的神经网络研究中,决定多少输入与隐层单元数的定量规则问题目前尚未有好的进展,近有的是一些通用指导:首先, 为使网络成为一个完全通用的映射,必须至少有一个隐层。 1989 年证明一个隐层的网可逼近闭区间内任意一个连续函数。 其次,网络结构要尽可能紧致,即满足要求的最小网络最好。 实际上,通常从小网络开始。 逐步增加隐层数目。 同样输入元数目也是类似处理。 (3) 数据和预测精度 通常把可用的时间序列数据分为两部分:训练数据和检验数据。 训练数据一般多于检验数据两倍。 检验过程有三种方式: 短期预测精度的检验。 用检验数据作为输入,输出与下一个时间序列点作比较,误差统计估计了其精度。 长期预测中迭代一步预测。 以一个矢量作为输入,输出作为下一个输入矢量的一部分,递归向前传播。 直接多步预测。 即用? ??? ?nmnnxxx?,,直接进行预测,输出kn x?的预测值,其中??k。

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