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关于非线性递归预测器的构造。 (英语) 兹比尔1082.62082

摘要:我们提出了一种构造非线性递归预测器的新方法。鉴于时间序列数据集有限,我们的目标是开发一种能够提供可靠长期预测的预测工具。该方法基于人工神经网络的使用,我们提出了一种网络结构、训练算法和用于缩放和初始化权重系数的特殊程序的组合。对于非线性动力系统产生的时间序列,通过对数值模拟和实际实验获得的数据集进行测试,成功地证明了该预测器的有效性。

MSC公司:

62M20型 随机过程推断和预测
62M45型 神经网络及从随机过程推断的相关方法
37M10个 动力系统的时间序列分析
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全文: 内政部

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