探析人工神經網絡在時間序列預測中的應用

摘 要：近年來，隨著神經網絡理論的不斷發展，基于神經網絡的預測方法也在不斷提出。本文以神經網絡和相空間重構相關理論為基礎，用神經網絡方法去處理混沌時間序列預測問題，對人工神經網絡以及時間序列的概念做了一個敘述，并且主要對人工神經網絡在時間序列預測中的應用進行了詳細的探討。

關鍵字：人工神經網絡；時間序列；預測；應用；

中圖分類號：F252 文獻標識碼：A 文章編號：1674-3520（2015）-07-00-02

一、人工神經網絡和時間序列預測的概況

（一）人工神經網絡

在非線性信號處理領域，混沌與神經網絡相結合是一個新興的課題。混沌是非線性動態系統所特有的一種運動形式，它既普遍存在又極具復雜性。而神經網絡具有聯想記憶等非線性特性，特別適用于處理高度非線性系統復雜問題，所以基于神經網絡的預測技術是解決混沌時間序列預測問題的有效方法，同時又為預測理論的研究開辟了新的、廣闊的發展空間。

人工神經網絡作為一種較新的信息處理學科，具有許多的優點，在本質上它是大規模并行處理的自適應非線性系統，具有很強的自學能力和非線性逼近能力，善于聯想、概括、類比和推廣。而自適應神經模糊推理系統是一種頗具特色的神經網絡，和神經網絡一樣，同樣具有以任意精度逼近任何線性或非線性函數的功能，并且收斂速度快、誤差小、所需訓練樣本少等優點，它是神經網絡與模糊推理相結合的產物，相比傳統方法，將會顯示出比單一神經網絡更好的預測效果。……