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1、第25卷第1期系统工程学报Vol.25No.12010年2月JOURNALOFSYSTEMSENGINEERINGFeb.2010doi:10.3969/j.issn.1000-5781.2010.01.004①基于RBF2HMM模型的时间序列在线预测122张冬青,宁宣熙,刘雪妮(1.南京农业大学工学院,江苏南京210031;2.南京航空航天大学经济管理学院,江苏南京210016)摘要:针对非线性非高斯时间序列,提出观测噪声服从隐马尔可夫模型(HMM)的径向基函数(RBF)神经网络预测模型—RBF2HMM模型,该模型具有如下两个特点:(1)用隐节点数可变的RBF神经网络对时间序列进行
2、非线性建模;(2)用HMM对非高斯噪声进行建模.并采用序列蒙特卡罗(SMC)方法实现RBF2HMM模型参数的动态调整和时间序列的在线预测.最后采用南京禄口国际机场日旅客吞吐量数据进行实证研究,结果表明该模型的有效性.关键词:预测;径向基函数神经网络;隐马尔可夫模型;序列蒙特卡罗方法中图分类号:O211.6;G303文献标识码:A文章编号:1000-5781(2010)01-0017-07Timeserieson2linepredictionbasedonRBF2HMMmodel122ZHANGDong2qing,NINGXuan2xi,LIUXue2ni(1.CollegeofEng
3、ineering,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210031,China;2.CollegeofEconomics&Management,NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing210016,China)Abstract:Inordertocopewithnonlinearandnon2Gaussiantimeseries,aRBF2HMMmodel,whichisbasedonradialbasisfunction(RBF)neuralnetworkwiththeassum
4、ptionofmeasurementnoisebeingahiddenMarkovmodel(HMM)process,isproposed.Themodelhastwocharacteris2ticsasfollows:1)RBFneuralnetworkswithvariablestructureapproximatenonlineartimeseries;2)Non2GaussiannoiseismodeledbyHMM.Furthermore,sequentialMonteCarlo(SMC)methodisusedtoadjusttheparametersofRBF2HMMm
5、odeldynamicallyandtopredicttimeserieson2line.Atlast,thedataofdailypassengersinNanjingLukouinternationalairportareanalyzed,andexperi2mentalresultsdemonstratethattheRBF2HMMmodeliseffective.Keywords:prediction;radialbasisfunctionneuralnetwork;hiddenMarkovmodel;sequentialMonteCarlomethod[1]0引言Jenki
6、ns方法等,均假设各变量之间是线性关系,这种局限性使其在实际应用中很难准确地进用于时间序列分析的大多数方法,如Box2行分析和预测.为了克服这种局限性,Tong等人①收稿日期:2007-07-09;修订日期:2009-10-30.基金项目:国家自然科学基金资助项目(70571037);江苏省农机基金资助项目(gxz09003).—18—系统工程学报第25卷提出阈值自回归和门限自回归等非线性时间序列待估非线性函数,用神经网络来刻画;v为观测t[2]预测模型,尽管此类模型在处理非线性时间序噪声并假设服从HMM分布.列时预测效果优于线性模型,但是它们都因有较预测模型的结构如图1所示.严格的
7、假设前提而使其适用范围很小,因此人们把目光转向只利用现存历史数据去构造模型进而推测未来的预测方法———基于神经网络的预测方法.神经网络能从数据样本中自动学习以前经验而无需繁复的查询和表述过程,并自动逼近那些图1神经网络预测模型的结构图最佳刻画样本数据规律的函数,而不论这些函数Fig.1Frameworkofpredictionmodelbasedonneuralnetworks具有怎样形式,且所考虑系统表现函数越复杂,神1.2可变节点数的RBF网络[3]经
