神经网络预测算法

【摘要】：目的:医学中的时间序列数据常常具有结构复杂、数据量大、维度高、非线性程度高,并含有噪声信息等特点。传统的时间序列分析方法已经很难满足这种复杂时间序列的分析和预测,而循环神经网络等深度学习方法的出现为复杂非线性、非平稳时间序列的预测提供了新的思路。本研究基于循环神经网络构建了两种新的组合预测模型,以期为进一步提高复杂非线性、非平稳时间序列的预测精度提供方法学支持。方法:(1)本研究结合神经网络模型优化和时间序列分解两种策略,提出了两种基于循环神经网络的复杂时间序列预测...