在这篇提交中,我实施了一个径向基函数(RBF)神经网络,用于预测混沌时间序列。特别是,我设计了一个Mackey Glass时间序列预测模型,该模型利用历史时间样本预测未来数步的值。RBF网络通过传统的梯度下降学习算法进行训练,核函数选用高斯核,其中心和散布参数来自于K均值聚类算法的结果。
使用径向基函数神经网络进行Mackey Glass时间序列预测
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时间序列的关键点在于“时间”两个字——数据有先后顺序,趋势、季节性这些特征不能忽视。像ARIMA和SARIMA,就适合拿来搞非平稳数据,做趋势预测挺稳的,比如销售额、气温这类数据。
灰色预测模型的优势在“小样本”和“不完整信息”这块,尤其是GM(1,1),建模逻辑不复杂,响应也快。数据少?没关系,灰色模型照样能凑合着预测一把。像库存管理、小批量销售预测,用起来挺顺手。
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