基于SODM和贝叶斯的时序预测模型比较
2007-10-30分类号:O213
【部门】四川大学工商管理学院 四川大学工商管理学院 成都610064 成都610064
【摘要】本文采取定性的理论分析、随机模拟和实证试验相结合的方式,从先验信息的使用、模型产生机制、算法停止法则等方面比较了两类模型的异同,并重点试验分析了自组织数据挖掘(SODM)自回归模型与贝叶斯自回归模型的拟和以及预测性能。结果表明,对于具有小噪声样本数据的系统,贝叶斯时序模型的效果较优;而对于具有大噪声、小样本数据的系统,SODM时序模型更适合。本文最后提出将这两类模型结合考虑建立模型。
【关键词】自组织数据挖掘 贝叶斯理论 时序预测 系统建模
【基金】国家自然科学基金资助项目(70271073)
【所属期刊栏目】统计与决策
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