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基于混合自回归模型和神经网络的时间序列预测
Time Series Prediction Based on Mixture Autoregressive Model and BP Neural Network
【摘要】 在求出混合自回归时间序列模型的成分个数的基础上,应用BP神经网络对时间序列进行了预测,并对模型进行了数值模拟表明该预测模型的具有较高的精确度和广泛的应用前景.
【Abstract】 On the basis of components number estimation in mixture autoregressive model of time series,this paper use BP neural network method to forecast the time series,and example calculation manifest the high accuracy of model and wide prospect in practical forecasting.
【关键词】 混沌时间序列；
BP神经网络；
混合自回归时间序列模型；
【Key words】 chaotic time series； BP neural networks； mixture autoregressive model of time series；
【Key words】 chaotic time series； BP neural networks； mixture autoregressive model of time series；
- 【文献出处】 华东交通大学学报 ,Journal of East China Jiaotong University , 编辑部邮箱 ,2006年04期
- 【分类号】O211.61
- 【被引频次】2
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