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为了解决非线性的时间序列预测问题,提出了BP神经网络和模糊时间序列相结合的预测模型。利用BP神经网络自学习和模糊集能够更客观反应实际情况,通过对时间序列差分模糊化建立数学模型,BP神经网络进行训练,最后去模糊化还原实际。将这种预测方法应用到矿产资源镍价格中,取得了较好的效果。
BP神经网络和模糊时间序列组合预测模型及其应用
【摘 要】
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为了解决非线性的时间序列预测问题,提出了BP神经网络和模糊时间序列相结合的预测模型。利用BP神经网络自学习和模糊集能够更客观反应实际情况,通过对时间序列差分模糊化建立
【机 构】
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成都理工大学管理科学学院,电子科技大学数学科学学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2011年S2期
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