基于过程神经元网络的时间序列预测方法

作     者：刘志刚 杜娟 许少华 李盼池 LIU Zhi-gang;DU Juan;XU Shao-hua;LI Pan-chi

作者机构：东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318 

基　　金：中国博士后科学基金资助项目(20090460864) 黑龙江省教育厅科学研究基金资助项目(11551015) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2012年第38卷第5期

页      码：199-201页

摘      要：传统人工神经网络时间序列预测方法难以表达时间序列中的时间累积效应。为此,提出一种基于过程神经元网络的时间序列预测方法。采用双链结构的量子粒子群对过程神经元网络进行训练,以Mackey-Glass混沌时间序列预测为例进行实验。仿真结果表明,该方法的均方误差比普通神经网络低一个数量级。

主 题 词：过程神经元网络 量子粒子群 双链结构 时间序列预测 算法设计 网络训练 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2012.05.061

馆 藏 号：203473025...