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提出了一种新的时间序列数据挖掘方法--基于BP（Back Propagation）神经网络和回归分析的组合时间序列数据挖掘模型.重点讨论了神经网络--回归--线性神经网络组合模型的建立过程,强调了通用性,并应用于浙江省可持续发展预测,取得了满意的结果.该组合模型采用神经网络技术来确定权重系数,提高了对复杂非线性系统的拟合能力,为时间序列数据挖掘提供了一种新的实用方法.