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Emmert-Streib，弗兰克;马蒂亚斯·德梅尔

基于幂律噪声模型的非线性时间序列预测。 （英语） Zbl 1156.82012年

国际期刊修订版。物理学。C类 18，第12期，1839-1852（2007）.
利用前馈人工神经网络和幂律噪声模型对非线性时间序列进行预测。基于幂律噪声模型，通过最大化似然函数对神经网络的参数进行优化。其中一个表明，引入的优化过程可导致最佳预测。给出了logistic图时间序列和太阳黑子年数的数值结果。
审核人：Claudia Simionescu-Badea（维也纳）

引用于1文件

MSC公司：

82立方32 神经网络在含时统计力学问题中的应用
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

时间序列预测;最大似然;前馈人工神经网络

软件：

PRMLT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Emmert-Streib}和\textit{M.Dehmer}，国际期刊Mod。物理学。C 18，第12号，1839--1852（2007；Zbl 1156.82012）
全文： 内政部

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