基于变窗口神经网络集成的时间序列预测

摘要

提出一个变窗口神经网络集成预测模型.该模型利用自相关分析构造出差异度较大的个体神经网络,提高了预测系统的泛化能力,同时能够有效剔除异常序列,提高预测精度.采用真实世界的数据集对该模型进行仿真.实验结果表明,该预测模型具有较高的预测精度,能有效预测移动通信的话务量.