小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
2016-08-23
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时间序列是随时间改变而随机地变化的序列,时间预测序列是指用前面干各点的数据来预测当前和以后的数据。时间序列预测的方法在随机过程理论中一般采用线性模型进行预测,比如AR模型,MA模型,ARMA模型等,但是这些模型的建立中模型种类选择,阶数确定等需要人为确定,预测误差较大。小波理论是近年来新兴的一种数学方法,小波神经网络把小波方法和神经网络结合,可以用于时间序列预测问题。本案例采用小波神经网络预测交通流量,说明了该网络在时间序列预测中的有效性。
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