【摘 要】
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传统方法解决大规模时序曲线的预测建模问题，需要对每条曲线逐一建模，使得建模工作量相当庞大，在实际应用中缺乏可操作性。文章提出一种解决此问题的新方法——曲线分类建模方法
【出 处】
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北京航空航天大学学报(社会科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(70371007)、重点项目(70531010)和创新研究群体科学基金项目(70521001)
论文部分内容阅读
传统方法解决大规模时序曲线的预测建模问题，需要对每条曲线逐一建模，使得建模工作量相当庞大，在实际应用中缺乏可操作性。文章提出一种解决此问题的新方法——曲线分类建模方法。该方法先减少曲线的模型种类，再进行曲线分类和分类建模，在尽可能保留原始信息的前提下较大程度地降低了建模的工作量。文章阐述了该方法的原理和计算过程，并以应用于多地区GDP曲线的预测案例说明该方法的实用性和有效性。
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