復合模型在混沌時間序列中的應用
2012-01-01 00:00:00劉翔樊重俊
科技與管理
2012年1期
摘要：神經網絡和傳統線性模型結合為處理混沌時間序列提供了新的途徑。將Elman神經網絡和單整自回歸移動平均模型結合起來，同時分析我國進出口貿易量時間序列中的線性和非線性兩部分，得到更準確的預測精度。實證表明，復合模型吸收兩類方法的優點，較單一模型能夠更有效地預測我國進出口數據。
關鍵詞：Ehn趴回歸神經網絡；時間序列預測；混沌；季節性單整自回歸移動平均；復合模型
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