【摘 要】
：
时间序列广泛地存在于自然界中,如气象学、物理学等领域,由于实际时间序列的非线性和非平稳性,使得对时间序列的准确预测仍存在很大的问题。但是准确的预测时间序列对于正常的生产生活非常重要。通常,对于一些复杂系统,由于系统的内部信息都包含着混沌的特性,传统的时间序列预测模型不能完全挖掘系统的特性,这导致预测模型的精度并不理想。为了提高混沌时间序列的预测效果,本文提出了一种基于经验模式分解（EMD）和神经网
论文部分内容阅读
时间序列广泛地存在于自然界中,如气象学、物理学等领域,由于实际时间序列的非线性和非平稳性,使得对时间序列的准确预测仍存在很大的问题。但是准确的预测时间序列对于正常的生产生活非常重要。通常,对于一些复杂系统,由于系统的内部信息都包含着混沌的特性,传统的时间序列预测模型不能完全挖掘系统的特性,这导致预测模型的精度并不理想。为了提高混沌时间序列的预测效果,本文提出了一种基于经验模式分解（EMD）和神经网络（NN）的组合预测模型。主要研究内容包括:首先,学习神经网络和时间序列等相关知识,阅读文献并总结相关方法。基于统计学方法和人工智能方法所提出的预测模型,包括卡尔曼滤波、时间序列模型和人工神经网络等,分析各个模型的优缺点并进行比较,作为本文组合模型提出的必要条件。其次,针对单一模型的局限性,提出一种基于神经网络及其组合模型的混沌时间序列预测模型。该模型利用EMD对原始序列进行分解,根据游程准则将分解后得到的固定模态函数IMFs及趋势项分为“高、中、低”频率。利用模糊一阶转换规则训练的前馈神经网络训练预测高频率IMFs;利用ARIMA模型预测中频IMFs及低频趋势项,将预测的结果进行叠加得到最终的预测结果。最后,将上述模型用于Lorenz-63时间序列和Mackey-Glass时间序列,通过多种误差准则来验证该混合模型预测的有效性。结果表明本文所提出来的EMD-ARIMA-NN-FFOTR模型在预测效果上是优于传统的单一模型,预测数据与真实值非常接近。
其他文献
植物的根茎深埋于地下,受限于土壤的不透明特性,在农业科研领域难以观察其生长分布情况。在地下根茎类经济植物的采挖作业环节中,也因为难以获知其地下准确的生长位置与深度,导致整个采挖过程效率低下且准确率差,造成人力物力成本的巨大消耗。当前已有的X射线、核磁共振、探地雷达等地下植物根茎探测技术,因为存在着辐射、设备体积大、成本高、操作复杂等问题,尚无法满足于田间采挖作业时位置与深度探测的需求。为了寻找一种
抗苗勒氏管激素（Anti-Mullerian hormone,AMH）是由雄性睾丸支持细胞和雌性卵巢颗粒细胞分泌的一种仅在性腺中表达的糖蛋白,是TGFβ超家族（Transforming growth factor beta superfamily,TGFβ超家族）配体成员。在雌性动物中,AMH由卵巢颗粒细胞分泌,作用原始卵泡,防止卵巢储备过早耗尽。AMH基因在哺乳动物中研究较多,在家禽方向研究甚少
女贞子Ligustri Lucidi Fructus（LLF）为木犀科植物女贞Ligustrum lucidum Ait的干燥成熟果实,味甘、苦,性凉,归肝、肾经,具补肝肾、强筋骨、明目的功效,主治阴虚内热、腰肢无力、肾虚滑精、视力减退。研究表明,女贞子主要含有萜类、脂肪酸、黄酮类和挥发油类等化合物,具有抗氧化、免疫增强、促生长及改善肉、蛋品质等作用。本试验进行了女贞子提取物制备工艺优化和质量控制
一方面,随着我国工业的快速发展,化石燃料的消耗持续增长,有很多有毒有害的挥发性有机物（VOCs）产生,随之而来的雾霾天气、温室效应、臭氧层破坏等问题日益严重,同时对有毒、易燃和易爆气体进行高效且精确的检测也引起了人们的极大关注,因此制备新型气敏传感器迫在眉睫;另一方面,气敏传感器的传感性能与纳米材料的形貌、尺寸和分散性等密切相关,尤其是三维结构（3D）的材料,由于3D结构能够提供高效的比表面积,从
反刍动物妊娠成功率低在世界畜牧业中普遍存在,也是畜牧业发展中亟待解决的问题。妊娠成功的关键在于早期胎儿与母体关系的建立,即胚胎附植与胎盘形成。附植过程中,胎儿绒毛膜分泌干扰素τ（Interferon tau,IFNτ）;附植结束后,绒毛膜细胞入侵子宫内膜、形成胎儿胎盘与母体胎盘紧密联系形成胎盘与母体完成连接。DBNL（Drebrin-like adaptor,DBNL）一种F-肌动蛋白结合蛋白,通
语义分割是对图像中的每个像素点进行类别划分,是计算机视觉领域中一个十分活跃的研究课题,在机器人感知、自动驾驶、视频监控、场景理解等方面有着广泛的应用。近年来,由于深度学习方法在各类视觉任务中卓有成效,已有大量的工作致力于利用卷积神经网络来构建语义分割模型。而目前的语义分割模型普遍是以提高分割精度为主,这导致模型存在计算复杂度高、占用内存大的问题,难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台部署。因此,本
1909年,Marsh首次研究证实疯草病与采食某些棘豆属和黄芪属植物有关,随后Molyneux等发现苦马豆素（Swainsonine,SW）是疯草类植物引起动物中毒的唯一毒素。目前研究表明,苦马豆素主要由真菌产生,而有关苦马豆素的生物合成通路及调控其合成的催化酶基因尚不清楚。鉴于此,本研究以金龟子绿僵菌为试验材料,采用同源重组和RNAi技术对疑似催化酶基因PKS进行敲除和干扰并进行功能验证,旨在探
随着人工智能技术的飞速发展,移动机器人作为人工智能的重要发展方向之一,正以前所未有的速度发展革新。在移动机器人关键技术研究中,由于各种工作任务下对机器人定位精度要求的不断提高,需要机器人达到高精度的定位,以满足任务的要求。本文研究分析了多传感器融合结合扫描匹配的移动机器人定位算法,以机器人操作系统（Robot Operate System,ROS）为平台,针对单传感器定位的局限性和复杂环境下定位精
牛结核病是一种人兽共患传染病,其主要病原为牛分支杆菌（Mycobacterium bovis,M.bovis）。由于缺乏高效疫苗,牛结核病在没有足够资金支持的发展中国家仍未得到有效防控。天然抗性相关性巨噬细胞蛋白1（Natural resistance-associated macrophage protein 1,NRAMP1）基因对巨噬细胞激活通路具有多效性作用,并可抑制多种胞内寄生菌的感染,
歌声在表达情感、舒缓心情等方面有重要作用。用计算机合成歌声可以创造声音独特的虚拟歌姬,为科幻动画中的人物做歌声配音,实现已故歌手音色的歌声演唱,也可以帮助缺少教师资源的地区展开歌唱教育。由于在基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models,HMM）的歌声合成中,使用最大似然准则或最小均方误差准则合成的歌声存在统计平均效应,导致歌声合成结果过平滑、合成音质差,并且合成所用时间长。本文针