【摘 要】
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为了解决大量文献对时间序列数据的建模、仿真及预测的研究存在不做模型选择,直接应用某种模型进行分析的局限,针对经常应用于时间序列分析的3种人工智能模型：隐马尔可夫模型
【机 构】
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中国航天工程咨询中心,哈尔滨工业大学管理学院
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为了解决大量文献对时间序列数据的建模、仿真及预测的研究存在不做模型选择,直接应用某种模型进行分析的局限,针对经常应用于时间序列分析的3种人工智能模型：隐马尔可夫模型、人工神经网络模型和自回归移动平均模型进行基于仿真比对方法的模型选择研究。简述3种模型的基本原理,对各类模型进行数值仿真,考察各类模型生成时间序列的特征,以该特征为依据,提出模型选择的理论与算法,应用本文的模型选择理论和算法,进行实证分析。实验结果表明,各类模型生成的时间序列数据有不同的数理特征,其提供了模型选择的依据,同时,该选择理论是实用的
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