【摘 要】
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考虑实际经济系统中广泛存在着非线性和时变性因素,以及大部分变量的序列具有时间增长特性,提出用神经网络方法,建立实际经济系统的时变非线性模型.采用增广卡尔曼滤波算法训
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考虑实际经济系统中广泛存在着非线性和时变性因素,以及大部分变量的序列具有时间增长特性,提出用神经网络方法,建立实际经济系统的时变非线性模型.采用增广卡尔曼滤波算法训练神经网络,并根据先验信息(序列的时间增长特性)构造参数转移矩阵.对实际经济系统的预测分析结果证明,与传统定常非线性预测模型相比,该方法不仅可以在线递推预测,而且由于参数转移矩阵的引入,预测精度得到很大的提高.
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