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本文在总结比较神经网络预测、模糊预测两种方法的基础上，将两种方法结合起来，取长补短，给出了一种以神经网络为工具，以近似推理为理论基础的建模方法，为解决非线性系统的预测问题提供了新的思路
神经网络驱动性模糊预测方法
【摘 要】
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本文在总结比较神经网络预测、模糊预测两种方法的基础上，将两种方法结合起来，取长补短，给出了一种以神经网络为工具，以近似推理为理论基础的建模方法，为解决非线性系统的预测问题
【机 构】
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首都经济贸易大学经济信息管理系
【出 处】
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预测
【发表日期】
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1997年4期
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