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研究了应用自适应线性元件(Adaline)神经网络解决非平稳时间序列在线预测问题的可行性.提出根据自回归模型定阶方法来确定Adaline预测模型中的输入神经元数目,并分析了自适应学习率对预测性能的影响.仿真结果表明,Adaline在线预测非平稳时间序列的工作性能良好.
非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测
【摘 要】
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研究了应用自适应线性元件(Adaline)神经网络解决非平稳时间序列在线预测问题的可行性.提出根据自回归模型定阶方法来确定Adaline预测模型中的输入神经元数目,并分析了自适应
【机 构】
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大连理工大学内燃机研究所
【出 处】
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振动、测试与诊断
【发表日期】
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2002年4期
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