【摘 要】
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时间序列数据模型是当前科研领域当中一种十分重要的构成部分。而在当前很多关于时间序列数据的预测、仿真、建模等方面的研究,在分析过程中大多是直接分析某种模型,因而具有
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时间序列数据模型是当前科研领域当中一种十分重要的构成部分。而在当前很多关于时间序列数据的预测、仿真、建模等方面的研究,在分析过程中大多是直接分析某种模型,因而具有极大的局限性。对于自回归移动平均模型、人工神经网络模型、隐马尔科夫模型等时间序列分析常用的人工智能模型,在选择研究模型时,可采用仿真对比的方法进行。通过研究表明,不同模型的生成,其时间序列数据的数理特征是不同的,这也在选择模型的时候提供了依据。
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