| 基于神经网络的时间序列组合预测模型研究及应用 |
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| 引用本文： | 秦大建,李志蜀.基于神经网络的时间序列组合预测模型研究及应用[J].计算机应用,2006,26(Z1):129-131. |
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| 作者姓名： | 秦大建 李志蜀 |
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| 作者单位： | 1. 四川大学,计算机学院,四川,成都,610064;后勤工程学院,训练部,重庆,400016
2. 四川大学,计算机学院,四川,成都,610064 |
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| 摘 要： | 基于时间序列预测模型及RBF神经网络,提出了一种新的组合预测方法.该方法采用三层结构的RBF网络来构造组合预测模型,将两种单一预测方法得出的预测结果,作为RBF网络的输入,而实际的历史数据值作为网络的期望输出,各种预测方法在组合预测中的权重由RBF网络的自学习获得.这样避免了一般线性组合预测方法中确定各个权重的复杂计算,又完整地涵盖了实际问题的线性与非线性两方面,综合地利用各种单一预测方法提供的信息,获得更好的预测结果,提高了预测精度.将这种预测方法应用在军事后勤保障中,取得了较好的效果.
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| 关 键 词： | 时间序列 RBF神经网络 组合预测 后勤保障 |
| 文章编号： | 1001-9081(2006)06Z-0129-03 |
| 修稿时间： | 2005年9月21日 |
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