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基于改进型BP神经网络的多变量时序预测方法

《电子技术与软件工程》2019年 第5期 | 陈建婷   中兴通讯股份有限公司 江苏省南京市210000
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摘 要:传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题,而神经网络擅长于处理多变量的问题,本文提出一种基于改进型BP神经网络的多变量时间序列预测方法。该方法对多变量时序数据建模预测能力较强,能够在有效减少训练时间的前提下,提高数据预测的精度。最后,使用这种方法对公开数据集中某地电力负荷值进行预测,最终证明基于改进型BP神经网络的多变量时序预测方法预测精准,误差较低。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
【关键词】 改进型BP神经网络 多变量 时间序列 数据预测
【出 处】 《电子技术与软件工程》2019年 第5期 163-165页 共3页
【收 录】 中文科技期刊数据库