|
|
控制理论与应用 2009
基于RBF神经网络的非线性时间序列在线预测DOI: 10.7641/j.issn.1000-8152.2009.2.007 Keywords: 预测,径向基函数神经网络,隐马尔可夫模型,序列蒙特卡罗方法 Abstract: 针对非线性非高斯时间序列,提出观测噪声服从隐马尔可夫模型(HMM)的径向基函数(RBF)神经网络(RBF-HMM)预测模型,其特点在于模型输入包含误差反馈项、RBF网络隐含层节点数的可变性和观测噪声的隐马尔可夫性;并采用序列蒙特卡罗(SMC)方法实现基于RBF-HMM模型的时间序列在线预测.最后采用太阳黑子数平滑月均值数据和CRU国际钢材价格指数月数据进行实证研究,结果表明该模型的有效性.
|
