【摘 要】
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基于连续小波变换理论,文章给出一种连续参数小波网络,其基本思想就是在神经网络中采用连续小波函数作为隐含层的激励函数,进一步建立人口时间序列的连续参数小波网络预测模型。通过对中国人口总数时间序列的仿真预测表明,小波网络具有很强的非线性逼近能力,可以有效地在数值上逼近时间序列难以定量描述的相互关系,所以用小波网络所建立的人口时间序列预测模型预测的精度较高。
【基金项目】
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国家自然基金的资助(编号:40271054)。
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基于连续小波变换理论,文章给出一种连续参数小波网络,其基本思想就是在神经网络中采用连续小波函数作为隐含层的激励函数,进一步建立人口时间序列的连续参数小波网络预测模型。通过对中国人口总数时间序列的仿真预测表明,小波网络具有很强的非线性逼近能力,可以有效地在数值上逼近时间序列难以定量描述的相互关系,所以用小波网络所建立的人口时间序列预测模型预测的精度较高。
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