【摘 要】
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该文主要是从这两方面问题着手,从网络形态上和预测模型结构做出相应的改进,以期望提高预测的准确率.对于网络形态,考虑使用递归神经元网络作为预测模型的主体,通过对递归神
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该文主要是从这两方面问题着手,从网络形态上和预测模型结构做出相应的改进,以期望提高预测的准确率.对于网络形态,考虑使用递归神经元网络作为预测模型的主体,通过对递归神经元网络自身的特性的分析,发现它可以很好满足我们解决问题一的需要,使模型预测时能够引入远距离信息;对于模型结构,采用双和的模型结构,体现序列上下游信息同预测位置之间的相关性.从而得到本文所要介绍的BRNN预测模型,并改进了应的学习算法.该文工作还包括建立一个基于BRNN预测模型的实验系统,并对预测结果和数据进行了分析.
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