时间序列预测问题的自适应神经-模糊建模方法

摘要：

本文将自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)用于时间序列数据的预测问题,在模型的训练阶段使用了最小二乘与最陡下降混合学习算法,提高了模型收敛速度.数值实验表明,该模型在拟合与泛化性能方面,都有较优的结果.

关键词： 时间序列 预测问题 神经-模糊建模 混合学习算法 ANFIS

作者: 王勇献 王正华 李晓梅

作者单位: 国防科技大学计算机学院,长沙410073 装备指挥技术学院,北京101416

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届全国并行计算学术交流会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 339-348

在线出版日期: 2003-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）