【摘 要】
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摘要：神经网络和支持向量机都能有效地预测时间序列数据，但各自结构特点不同，导致其预测性能有差别。文章从理论和实践上比较了支持向量机与神经网络的优缺点。 关键词：支持向量；神经网络；时间序列；预测 时间序列数据具有躁声、不稳定、随机性、非线性等特点[1，2]，而神经网络在非线性建模中具有优势，它不必建立复杂的数学模型即可完成预测。目前已有很多工作者研究神经网络，并将其应用到时间序列数据预测中
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摘要：神经网络和支持向量机都能有效地预测时间序列数据，但各自结构特点不同，导致其预测性能有差别。文章从理论和实践上比较了支持向量机与神经网络的优缺点。
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尽管存在上述问题，神经网络在原有框架内仍然取得了很多成功应用。其原因就在于这些应用的设计者，在设计神经网络过程中，有效利用了自己的经验和先验知识。因此，神经网络系统的优劣是因人而异的。而支持向量机具有严格的理论和数学基础，可以有效克服神经网络的不足问题。
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