%0 Journal Article
%T 基于经验模式分解与混沌分析的直接多步预测模型
%A 谢景新
%A 程春田
%A 周桂红
%A 孙玉梅
%J 自动化学报
%P 684-689
%D 2008
%R 10.3724/SP.J.1004.2008.00684
%X ？直接多步预测不依靠单步预测的结果而直接使用测量数据,效果理想,但往往要求模型能够学习多种不同的目标函数.本文建立的直接多步预测混合模型,使用模式分解方法把原始时间序列分解成不同尺度的基本模式分量,再经混沌分析和神经网络进行组合预测,减小了各步预测模型之间的差别,提高了模型对多种目标函数的学习能力,有效提高了预测精度.最后,通过基准时间序列验证了本模型的优越性.
%K 直接多步预测
%K 经验模式分解
%K 混沌分析
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract17892.shtml