基于核自組織映射的時間序列預(yù)測研究.pdf

1、時間序列預(yù)測分析是人們利用觀察的歷史數(shù)據(jù)對其進(jìn)行分析研究,總結(jié)數(shù)據(jù)之間存在的內(nèi)在聯(lián)系,并預(yù)測該序列在未來某個時刻可能出現(xiàn)的值。準(zhǔn)確有效的時間序列預(yù)測分析可以為決策者提供一種決策支持或規(guī)劃建議,從而便于決策者的控制管理。但是實(shí)際生活中常遇到的時間序列都具有諸如不規(guī)則、非線性性以及易受噪聲干擾影響等特性,一般情況下,不易直接建立一種理想的、適合于實(shí)際問題的模型來進(jìn)行時間序列預(yù)測分析。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有的自組織學(xué)習(xí)等較好特性,使得運(yùn)用該方

2、法進(jìn)行時間序列的預(yù)測分析將會得到更好的效果。
　　 本文首先介紹了時間序列預(yù)測分析的相關(guān)理論,一般過程以及在該領(lǐng)域中經(jīng)常使用的方法和預(yù)測模型,然后詳細(xì)介紹了自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(SOM)的學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用。傳統(tǒng)的SOM網(wǎng)絡(luò)模型適用于聚類或是分類,如何利用SOM網(wǎng)絡(luò)模型對時間序列進(jìn)行預(yù)測是本文研究的重點(diǎn)。為此,本文首先引入了適用于MIMO情形的SOM算法,并在此基礎(chǔ)上,引入核函數(shù),利用帶有核函數(shù)的自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(KSOM)