【摘 要】
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非线性时间序列是一种颇具普遍性的现象,对它的认识和研究在不断的深入.该文围绕非线性时间序列的预测与建模展开.首先,比较深入的探讨了预测复杂性的一般度量标准,在信息熵
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非线性时间序列是一种颇具普遍性的现象,对它的认识和研究在不断的深入.该文围绕非线性时间序列的预测与建模展开.首先,比较深入的探讨了预测复杂性的一般度量标准,在信息熵的基础上提出非线性自相关与非线性偏自相关的理论、算法及其在神经网络模型辨识和小波去噪中的应用.然后,对神经网络这种非线性辨识模型做了比较全面的分析,详尽论述了反馈递归型神经网络的拓扑结构与训练方法,并通过时间延迟反馈型神经网络在股市预测中的应用说明该模型在非线性时间序列预测中的应用前景.最后,在分析动力系统和混沌理论的基础上,提出一种耦合混沌动力系统作为博弈游戏模型,实验结果证明了该模型的可行性和有效性.
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