【摘 要】
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本文提出一种对铜锍品位进行预测的新方法,以采集的现场数据为基础,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型.AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列,而三次指数
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本文提出一种对铜锍品位进行预测的新方法,以采集的现场数据为基础,采用系统辨识动态地建立了AR(p)模型与三次指数平滑模型.AR(p)模型要求数据对象是平稳时间序列,而三次指数平滑模型的数据对象具有随机性,考虑到铜锍品位的波动性,本文将二模型按最小二乘法原理,以组合预测误差平方和为目标函数,通过使误差平方和极小化来确定两种预测方法的优化,建立了一种新的组合模型,在三种模型中其预测误差最小.
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