神经网络在季节性时间序列预测中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于神经网络的季节性时间序列预测方法，作者叶明全在计算机应用技术专业指导下，针对时间序列预测的线性与非线性模型进行了深入研究，并提出了一种结合神经网络的预测模型。文章详细分析了线性模型如GM(1,1)和ARIMA模型，以及多层前向神经网络的结构和反向传播算法。论文提出了季节性神经网络模型和组合预测模型，以改善单一模型预测季节性时间序列的不足。通过最优加权组合预测，将ARIMA乘积模型与季节性神经网络模型相结合，考虑了季节因素和非线性成分，提高了预测效果。此外，论文还介绍了如何利用GM(1,1)模型和季节性神经网络构建叠合模型，以处理时间序列的季节性波动。" 本论文的核心知识点包括： 1. **时间序列预测模型**：时间序列预测是数据分析的重要部分，特别适用于有趋势、季节性和非线性特征的数据。传统的线性模型如GM(1,1)和ARIMA模型在处理复杂非线性序列时可能存在局限。 2. **神经网络预测**：神经网络因其强大的非线性表示能力和学习能力，成为解决非线性时间序列预测问题的有效工具。文中研究了多层前向神经网络和反向传播算法（BP算法）。 3. **季节性神经网络**：针对季节性时间序列，作者提出了一种特殊的神经网络模型，能够捕捉季节性波动的特性，提高预测准确性。 4. **组合预测模型**：论文提出将ARIMA模型与神经网络模型通过最优加权组合，创建一个集成模型，以利用各自的优势，提高预测性能。 5. **叠合模型**：为了克服GM(1,1)模型对季节性波动处理的不足，论文采用GM(1,1)预测趋势项，而季节性神经网络则用于分析残差序列并提取非线性成分，形成叠合模型，以增强模型的适应性和预测精度。 6. **关键概念**：论文涵盖了关键概念，如灰色模型、ARIMA模型、组合预测、神经网络以及它们在季节性时间序列预测中的应用。 这篇论文为季节性时间序列预测提供了一个综合框架，展示了神经网络在处理复杂序列问题中的潜力，对相关领域的研究具有参考价值。