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This complete matlab for neural network

发信人: 8088 (8088), 信区: DataMining
标  题: 4.4 预测型知识（Prediction）
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Dec 12 16:28:49 2001)

----它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以
时间为关键属性的关联知识。

----目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年Box和J
enkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建
立随机模型，如自回归模型、自回归滑动平均模型、求和自回归滑动平均模型和季节调整
模型等，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布
随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网
络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的
再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权
重参数，建立新的模型。也有许多系统借助并行算法的计算优势进行时间序列预测。



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※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 202.119.36.151]