【摘 要】
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非线性时间序列分析是目前迅速发展的一个课题，这是因为在现实世界中许多现象都不能很好地用线性模型解决。文章首先分析了时间序列模型的建立机制，然后利用神经网络进行非线性
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非线性时间序列分析是目前迅速发展的一个课题，这是因为在现实世界中许多现象都不能很好地用线性模型解决。文章首先分析了时间序列模型的建立机制，然后利用神经网络进行非线性信号处理，从而构造了一种新的神经网络非线性时间序列模型。该文将此方法与ＡＲ模型和ＳＥＴＡＲ模型进行了数值结果对比，结果表明该文提出的方法优于这两种方法。
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