区间离散二阶差分方程——BP神经网络组合预测方法
2019-07-23分类号：TP183;U293.13
【部门】安徽大学商学院 北卡罗莱纳州立大学工业与系统工程系
【摘要】针对小样本且具有较强波动性的区间时间序列的预测问题,文章提出了一种区间离散二阶差分方程——BP神经网络组合预测新方法,并讨论模型的相关性质,该模型对拐点区间数据具有较好的预测能力。实证预测结果表明,所提出的预测方法不但适用于小样本区间时间序列预测,对区间序列波动细节有较强的预测能力,而且比现有的区间时间序列预测模型有更高的预测精度。
【关键词】区间预测 区间离散二阶差分方程 铁路客运量 BP神经网络
【基金】国家自然科学基金资助项目(71501002;61502003;71771001;71701001);; 教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC630092);; 安徽省自然科学基金资助项目(1608085QF149);; 安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2015A379;KJ2017A026;KJ2016A250);; 安徽省高校人文社会科学研究重点项目(SK2019A0013)
【所属期刊栏目】统计与决策
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