組合神經網絡在時間序列中的應用.pdf

1、對時間序列進行分析預測是預測領域內的一個重要研究方向，是科學決策、規(guī)劃的重要前提。時間序列預測也是一個多學科交叉的礬究領域，本論文在人工神經網絡、機器學習和時間序列預測的理論指導下，將組合神經網絡方法引入時間序列預測，同時深入的進行理論、方法與模型構建的研究工作。 本論文簡要介紹了時間序列預測的基本概念、各種模型，重點分析了基于組合神經網絡模型的時間序列預測方法，探討了組合神經網絡的模型與結構、學習規(guī)則，訓練方法等，構建了基于組

2、合神經網絡的時間序列預測模型，研究了組合神經網絡的模型規(guī)模、泛化能力等問題，并利用所建立的組合神經網絡模型，對幾個具體的時間序列進行了預測分析，結果非常理想，說明本文所建立的基于組合神經網絡的時間序列預測模型具有很強的預測能力和泛化能力，驗證了本文構建的基于組合神經網絡的時間序列預測模型的有效性和普適性。 本論文針對組合神經網絡模型中的復雜度問題作了初步的研究，提出了一種評價組合神經網絡模型有效性的方法，同時對組合神經網絡模型的