【摘 要】
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在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法，原有的算法使用普通最小二乘法(LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据，该算法的数值稳定性较差。本文
【基金项目】
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高等学校骨干教师基金 ;湖南省自然科学基金! (0 0JJY2 0 6 0 ) ;模式识别国家重点实验室开放课题基金
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在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法，原有的算法使用普通最小二乘法(LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据，该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上，采用正交最小二乘方法(OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识，改善了数值的病态特性，增强了算法的稳定性。
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