【摘 要】
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线性组合预测效果欠佳,非线性函数的挖掘也很困难,本文提出了基于基因表达式编程的非线性组合预测的新方法。理论分析和应用实例表明,相比模糊神经网络等组合预测而言,该方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70573101),2005-2006年度校研究生学术探索与创新基金资助项目
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线性组合预测效果欠佳,非线性函数的挖掘也很困难,本文提出了基于基因表达式编程的非线性组合预测的新方法。理论分析和应用实例表明,相比模糊神经网络等组合预测而言,该方法具有很强的学习和仿真功能,在社会经济复杂系统中时间序列的组合建模和预测中具有很好的应用价值。
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