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J-GLOBAL ID：201702237897000970   整理番号：17A0261139

経験的モード分解に基づくウェーブレットニューラルネットワーク予測モデル【JST・京大機械翻訳】

WAVELET NEURAL NETWORK PREDICTION MODEL BASED ON EMPIRICAL MODEL DECOMPOSITION

著者 (4件)： Zhang Yanxia (Quality Development Institute,Kunming University of Science and Technology) ,  Xiao Qingtai (Quality Development Institute,Kunming University of Science and Technology, State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Clear Utilization) ,  Xu Jianxin (Quality Development Institute,Kunming University of Science and Technology, State Key Laboratory of Complex Nonferrous Metal Resources Clear Utilization) ,  Sang Xiuli (Quality Development Institute,Kunming University of Science and Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 10  ページ： 284-287  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ウェーブレットニューラルネットワーク(WNN)は,非定常,非線形時系列予測において適応多重分解能解析を実現することができず,予測精度が向上する問題を解決するために,経験的モード分解に基づくウェーブレットニューラルネットワーク予測モデルを提案した。最初に,非線形と非定常時系列の経験的モード分解(EMD)を,時系列の非定常性を減少させるために実行した。次に,EMD解析によって得られた固有モード成分(IMF)と剰余項を,それぞれ,WNNモデルを構築するために使用した。最後に,予測結果をまとめ,予測値を得た。データ検証により,新しいモデルの予測精度がBPニューラルネットワークとWNNよりも高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 固有モード ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  予測値 ,  予測精度 ,  非定常性 ,  *経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Empirical mode decomposition ,  Wavelet neural networks ,  Back propagation neural network ,  Forecasting

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 経験的モード分解 ,  ウェーブレットニューラルネットワーク ,  予測モデル