|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
On the neural network approach for forecasting of nonstationary time series on the basis of the Hilbert–Huang transformстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Web of Science,
Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 3 июля 2019 г.
- Авторы: Kurbatskii V.G., Sidorov D.N., Spiryaev V.A., Tomin N.V.
- Журнал: Automation and Remote Control
- Том: 72
- Номер: 7
- Год издания: 2011
- Издательство: Pleiades Publishing, Ltd
- Местоположение издательства: Road Town, United Kingdom
- Первая страница: 1405
- Последняя страница: 1414
- DOI: 10.1134/S0005117911070083
- Аннотация: The two-stage adaptive approach for time series forecasting is proposed. The first stage involves the decomposition of the initial time series into basis functions and application to them of the Hilbert transform. At the second stage the obtained functions and their instantaneous amplitudes are used as input variables of neural network forecasting. The efficiency of the developed approach is displayed in real time series in the electric power problem of forecasting the sharply variable implementations of active power flows.
- Добавил в систему: Сидоров Денис Николаевич