基于经验模态分解的BP神经网络预测模型构建与应用

摘要：

针对小波神经网络在非平稳预测无法实现自适应多分辨率分析问题,提出基于经验模态分解小波神经网络预测模型,利用经验模态分解在处理费线性信号机人工神经网络可较好处理非线性问题有点,把加入噪声仿真信号分解为本征模态函数分量,对非平稳时间序列进行经验模态分解,采用两种方法处理端点效应问题可解决端点问题,对EMD分析得到固有模态分量构建WNN模型,汇总预测结果,通过数据验证,新模型预测精度高于WNM.对分量运用径向基函数神经网络预测,与不经EMD处理运用神经网络预测对比,表明具有较好预测效果.

关键词：经验模态分解、BP神经网络、预测模型

所属期刊栏目：4

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：24-25