[发明专利]基于经验模态分解和前馈神经网络对时序数据的预测方法

摘要

一种基于经验模态分解和前馈神经网络对时序数据的预测方法，由对数据集缺失值处理、独热编码处理、主成分分析方法降维、经验模态分解、数据标准化处理、前馈神经网络训练、对测试集测试步骤组成。本发明采用了主成分分析方法降维和经验模态分解方法，通过降维减少预测变量的个数，得到的数据包含了原始数据的大部分信息，保证降维后得到的数据中每个变量不包含重复的原始数据信息，在前馈神经网络训练时，用本征模函数代替原始时序数据进行训练，输入降维后的数据集，减少了变量个数，获得了准确的结果，训练时间大幅度减少，可用于对时序数据预测。