發(fā)布時(shí)間：2018-05-31 08:18

  本文選題：ARMA模型 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《數(shù)學(xué)雜志》2015年03期

【摘要】：本文研究了ARMA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型預(yù)測的問題.利用最大最小貼近度評價(jià)方法,獲得了ARMA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型對應(yīng)的貼近度差值大于單一模型的結(jié)果,推廣了組合模型比單一模型預(yù)測精度更優(yōu)的結(jié)果.
[Abstract]:In this paper, the problem of ARMA-BP neural network combined model prediction is studied. By using the method of maximum and minimum closeness degree, the difference of closeness degree of ARMA-BP neural network combination model is larger than that of single model, which generalizes the result that the combined model is more accurate than the single model.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：湖北省科技支撐計(jì)劃軟科學(xué)研究類項(xiàng)目(2014BDH118)
【分類號】：TP183;F810.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1958941