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基于Matlab的时序数据两种建模和预测方法比较 被引量:4

TWO WAYS COMPARED ON FITTING AND PREDICTING A MODEL ABOUT TIME SERIES DATA BASED ON MATLAB
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摘要 利用Matlab工具箱,对时序数据进行了两种不同形式的建模和预测。一是利用系统辨识方法来建立AR模型,利用所建模型进行预测;二是利用单隐层BP神经网络,对数据进行非线性拟合和预测。通过可视化,比较了两种方法的优劣。 Using Matlab Toolbox, two different ways were used to fit and to predict a model on time series data. One was using System- Identification- Toolbox to fit a model( simulated and predicted). Another was using BP- Network( one bidden- layer) to fit a model. The advantages and disadvantages were compared under the view condition
作者 孟娜 周以齐
出处 《山东农业大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第3期471-476,共6页 Journal of Shandong Agricultural University:Natural Science Edition
关键词 时序分析 AR模型 MATLAB编程 BP神经网络 隐含层神经元数 Time series analysis, AR - model, Matlab programming, BP - Network, The number of neuron on the hidden -layer,To Predicts
  • 相关文献

参考文献1

  • 1神经网络理论与MATLAB7实现.电子工业出版社:101—108

同被引文献35

引证文献4

二级引证文献21

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