共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
混沌时间序列预测是混沌理论的一个重要方向和研究热点,在气象、水力、经济和通信等各个领域有着广泛的应用。然而,由于混沌时间序列高度复杂的非线性特征,很难从理论上定量研究。利用贝叶斯网络(BNs)在处理不确定知识方面的优势,并结合相空间重构理论,建立了混沌时间序列非线性全局预测模型,实现对其动力学特性分析,从而达到预测目的。实验结果表明:模型具有良好的稳定性和预测能力,并能够有效地克服过拟合现象。 相似文献
2.
具有不充分信息的高维时间序列因果关系网络学习重要且困难,信息不充分会导致许多因果关系丢失,从而造成传递信息的不完整.本文首先提出了汇聚递减变量排序方法,并基于局部贪婪搜索-打分进行因果关系网络学习,来降低对数据量的需求和提高学习效率与可靠性;再通过建立信息提取变量来获取变量组的压缩信息,以弥补由弱因果关系的缺失所引起的传递信息丢失和实现高维数据的降维;最后基于递归汇聚结构和后验分布抽样识别准确率分别建立时间序列变量之间的影响程度计算、影响的敏感性计算和汇聚与扩散影响计算方法,并使用宏观经济时间序列数据进行相应的实验验证与分析. 相似文献
3.
《计算机应用与软件》2015,(11)
时间序列数据包含内在的时序结构,而传统的针对多变量时间序列的预测方法没有考虑变量序列的历史观察值的影响。为此,提出一种基于Granger因果关系挖掘的多变量时间序列预测模型。通过选择有效的因变量并加入其滞后观测期来提高支持向量回归对目标序列的预测,同时也提供了较好的因果解释性。理论推导和实验结果表明,该方法不仅能获得比传统方法更精确的预测效果,而且减少了参与运算的变量时间序列。 相似文献
4.
针对民航突发事件因果关系无法有效评估与关联分析的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法。在民航突发事件应急管理领域本体的基础上引入贝叶斯理论,首先通过规则设计实现了领域本体中概念、关系与实例的贝叶斯网络转换,然后采用贝叶斯网络知识合成算法E-IPFP构建贝叶斯网络节点的条件概率表,并通过消息传递机制计算父子节点间的概率关系,获得民航突发事件因果关系的概率分布。采用民航突发事件应急管理领域本体和世界民航事故调查跟踪报告中的案例作为实验数据,给出了民航突发事件因果间关系的分析,为基于大数据的突发事件关联分析与推理提供了方法支持。 相似文献
5.
7.
贝叶斯学习,贝叶斯网络与数据采掘 总被引:15,自引:1,他引:15
自从50~60年代贝叶斯学派形成后,关于贝叶斯分析的研究久盛不衰。早在80年代,贝叶斯网络就成功地应用于专家系统,成为表示不确定性专家知识和推理的一种流行方法。90年代以来,贝叶斯学习一直是机器学习研究的重要方向。由于概率统计与数据采掘的 相似文献
8.
杜一平 《计算机光盘软件与应用》2011,(14)
贝叶斯网络是用来描述不确定变量之间潜在依赖关系的图形模型。从完备数据集上学习贝叶斯网络是一个研究热点。分析了完备数据集上构建贝叶斯网的常见理论方法。 相似文献
9.
10.
因果关系,贝叶斯网络与认知图 总被引:22,自引:0,他引:22
因果关系在预测和推理中具有重要的作用.贝叶斯网络已被用于构建诊断和决策系统.近年来模糊认知图得到了重视.模糊认知图为结构性知识与因果推理提供了又一个理论框架.本文简单介绍贝叶斯网络与认知图及其推理方法在智能系统中的应用. 相似文献
11.
12.
13.
14.
针对BP神经网络初始权值随机获取所导致的易陷入局部最优的问题,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法改进传统BP神经网络模型。该算法在保证网络误差最小的前提下,通过历史数据的先验概率调整BP模型的适应度函数,使网络的泛化能力得到提升。在股票时间序列预测的实证性研究中表明,比传统BP模型在预测精度上提高42.81%。 相似文献
15.
基于RBF神经网络的时间序列预测 总被引:17,自引:0,他引:17
前馈神经网络在时间序列预测中的应用已得到充分地认可,一些模型已经提出,例如多层感知器(MLP),误差反向传播(BP)和径向基函数(RBF)网络等等。相对于其他前馈神经网络,RBF网络学习速度快,函数逼近能力强,因而在时间序列预测方面具有很好的应用前景。 相似文献
16.
本文在传统神经网络(NN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)等神经网络时间预测模型基础上, 进一步构建集成学习(EL)时间序列预测模型, 研究神经网络类模型、集成学习模型和传统时间序列模型在股票指数预测上的表现. 本文以16只A股和国际股票市场指数为样本, 比较模型在不同预测期间和不同国家和地区股票市场上的表现.本文主要结论如下: 第一, 神经网络类时间序列预测模型和神经网络集成学习时间序列预测模型在表现上显著稳健优于传统金融时间序列预测模型, 预测性能提高大约35%; 第二, 神经网络类模型和神经网络集成学习模型在中国和美国股票市场上的表现优于其他发达国家和地区的股票市场. 相似文献
17.
18.
利用多分辨分析方法,结合小波分析和神经网络思想构建一种新型的神经网络模型———小波神经网络,解决了传统神经网络中隐层节点数难以确定的问题。通过对股票的预测,说明该方法能有效地提高预测精度,避免了人工神经网络模型的固有缺陷。 相似文献
19.
20.
王双成 《计算机工程与应用》2005,41(18):11-12,187
给出了变量之间k阶分类能力的概念及计算方法,并证明了k阶分类能力就是k阶分类正确率,以及k阶分类能力和条件独立性的等价性,在此基础上构造出基于分类能力的贝叶斯网络结构打分函数,同时结合依赖分析方法和打分-搜索方法建立了有效的贝叶斯网络结构学习方法,实验结果显示该方法能够有效地进行贝叶斯网络结构学习,并使学习得到的结构倾向于简单化。 相似文献