论文研究-变窗口神经网络集成预测模型.pdf

时间:2022-08-11 15:11:47
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更新时间:2022-08-11 15:11:47

神经网络集成,时间序列,预测,异常检测

针对时间序列问题,提出了一个变窗口神经网络集成预测模型。利用自相关分析方法挖掘时间序列本身蕴涵的变化特性,并利用这些变化特性构造差异度较大的个体神经网络。变窗口集成预测模型在应用于时间序列预测的同时,还可以有效地对异常序列进行筛选和分离。将该模型应用于移动通信话务量的预测。实验分析表明,该预测系统具有较高的预测精度,并能有效地对异常序列进行分离。


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