基于遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡的時間序列預測分析.pdf

1、時間序列預測的研究是當今世界中比較重要的研究領域之一，涉及到自然科學和社會科學等眾多領域，具有重大的科研價值，對我國各方面的發(fā)展有著重要的指導作用。其中使用機器學習算法來進行非線性時間序列的預測研究更是當今世界科學的前沿和熱點?；跁r間序列預測的重要意義，眾多的專家學者提出了很多預測模型，特別是機器學習算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，這使得時間序列預測的問題都有了一定的解決方法，但就目前來看，神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型仍然存在著一些缺點。由于神經(jīng)網(wǎng)絡預

2、測模型泛化能力和聯(lián)想記憶能力較差，本文提出將電生物學中的遲滯特性引入傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡中，構建遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡，來達到改善預測模型泛化能力和聯(lián)想記憶能力的目的。研究遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡的性質(zhì)，并使用遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡進行各種實驗，例如向量信息的儲存，字母識別和函數(shù)曲線逼近等，來證明遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力和聯(lián)想記憶能力優(yōu)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。將遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡模型應用到時間序列預測上，并具體應用到商品零售價格指數(shù)預測和人口數(shù)據(jù)預測上，通過與其他時間序列預測的方法比