【摘 要】
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该文提出了前馈神经网络一个改进的自适应BP学习算法和确定时间序列嵌入维数的经验公式.在此基础上,利用三层前馈神经网络,对非线性时间序列建立了预测模型.其中考虑到非线性
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该文提出了前馈神经网络一个改进的自适应BP学习算法和确定时间序列嵌入维数的经验公式.在此基础上,利用三层前馈神经网络,对非线性时间序列建立了预测模型.其中考虑到非线性时间序列数据的高度相关性,研究人员还对原始数据按一定方式进行预处理,并在网络的隐层增加一个反馈节点.对几个经典非线性时间序列的建模和预测结果文明,该文建立的基于前馈神经网络和嵌入维数预估的预测模型,结构通常比较简单,建模费时较少,预测精度较高.
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