严修红
- 作品数：4 被引量：24H指数：3
- 供职机构：江西理工大学更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于神经网络实现的改进灰色组合预测及应用被引量：5
- 2006年
- 针对GM(1,1)模型预测精度差的问题,采用马尔可夫链、残差数据正数化等多种方法修正残差,按等维新息的思路建立多个改进型GM(1,1)模型,并提出了基于神经网络实现的改进型灰色组合预测模型及预测算法。仿真分析表明,通过该模型可以寻求到多个改进型GM(1,1)模型预测值的最佳组合。
- 严修红许伦辉
- 关键词：灰色预测马尔可夫链残差神经网络
- 基于数据修正的改进型灰色-RBF网络预测被引量：1
- 2006年
- 针对既呈趋势性,又呈波动性的时间序列难以预测的问题,提出了基于失真数据的修正的改进型灰色-RBF网络预测模型及算法.即用改进型灰色模型提取趋势性因素,用神经网络处理波动性因素,另尝试性的提出还须排除异常干扰因素,即查找和修正序列的异常数据.并以南昌铁路车站旅客发送量预测为例,验证了算法的有效性,收到很好的预测效果.
- 严修红许伦辉
- 关键词：径向基函数神经网络
- 基于数据预处理灰色神经网络组合和集成预测被引量：5
- 2007年
- 当研究的系统扰动因素过大或系统行为在某个时间点发生突变,出现严重扰动系统的异常数据时,提出不应直接按原始数据建模预测,而应根椐实际情况适当地对数据预处理.提出了基于数据修正的改进型灰色神经网络组合和集成预测,并根据南昌火车站旅客发送量时间序列建立了多个模型,从模型预测效果对比中说明数据修正?改进型灰色模型和改进型灰色神经网络?灰色神经网络组合和集成确实能提高预测精度.另外,修正数据要把握一个度,不能修正全部数据,只能修正较异常的数据,要在数据的趋势性和预测的灵敏性间取得平衡.
- 严修红许伦辉董世畅
- 关键词：时间序列预测灰色神经网络组合预测
- 改进型灰色神经网络组合预测方法及应用研究
- 现实生活中有许多复杂的时间序列,传统的预测方法由于自身的局限性和系统扰动因素过大预测精度常常不符合要求,由于改进型灰色预测模型与神经网络预测具有优势互补性,采用两者组合的算法进行组合预测,可在很大程度上提高预测精度。 在...
- 严修红
- 关键词：时间序列预测灰色神经网络组合预测
- 文献传递
