基于主成分分析和动态神经网络的时间序列预报  

Time Series Predicting Based on PCA and Dynamic Neural Network

作　　者：严其艳[1] 

机构地区：[1]东莞南博职业技术学院,广东东莞523083

出　　处：《中国西部科技》2009年第10期27-28,共2页Science and Technology of West China

摘　　要：本文提出一种基于主成分分析(PCA)和动态神经网络的多变量时间序列预报方法,并对具体实例建立多变量时间序列模型。仿真实验结果表明该网络具有很强的学习能力和泛化能力,适合进行非线性时间序列预报。This paper proposes a multivariable time series predicting method based on principal component analysis （PCA） and dynamic neural network. And also a model is established as a concrete example. The simulating result shows that the network has strong study feature and generalization, and can be adapted to predict nonlinear time series.

关 键 词：PCA 动态递归神经网络 时间序列预报 

分 类 号：TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TU17[自动化与计算机技术—控制科学与工程]