一种新的时间序列组合预测模型及其应用  

New Kind of Time Series Combined Prediction Model and Its Application

作　　者：马亮亮[1] 陈龙[1] 

机构地区：[1]攀枝花学院数学与计算机学院,四川攀枝花617000

出　　处：《大庆师范学院学报》2013年第6期59-64,共6页Journal of Daqing Normal University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60673192);四川省科技厅资助项目(2013JY0125);攀枝花学院校级培育项目(2012PY08);攀枝花学院校级科研项目(2012YB21);攀枝花学院院级科研创新项目(Y2013-04)

摘　　要：提出了一种新的时间序列组合预测模型(PCA-BPNN模型),即先利用主成分分析方法对原输入变量的空间进行重构,然后借助于各主成分对总体样本的贡献率来确定网络结构。最后利用1999年1月至2005年12月甘肃省天水市胆结石发病率的资料验证了该方法的有效性。A new kind of time series combined prediction model （PCA-BPNN model） is proposed, which the principal component analysis is used to reconstruct the original input space, and the network structure is deter- mined based on the contribution rate of all main components. Finally, the incidence rate of gall-stone from Janu- ary 1999 to December 2005 of Tianshui, Gansu province is used to validate the method.

关 键 词：多层前馈网络 时间序列 主成分分析 预测模型 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]