基于EMD和ELM相结合的门诊量预测模型研究
所属分类:技术论文
上传者:zhoubin333
文档大小:1160 K
标签: 预测模型 时间序列 门诊量预测
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文档介绍:针对门诊量波动幅度较大的时间序列预测问题,先采用经验模态分解(EMD)将非线性较强的原始数据进行分解,然后通过极限学习机(ELM)将分解后的各个序列分量进行建模,最后将各个分量的预测值相加得出最终结果。将BP神经网络、ELM两个单一模型与EMDELM组合模型进行对比验证,实验结果表明组合模型的精准度明显好于两个单一模型。
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