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基于PPLN的时序数据组合预测模型
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2011-05-31
ennahasai
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针对观测数据时间序列，综合组合预测与投影寻踪学习网络的优点，提出一种新的预测模型。即采用静态预测法提取多组趋势项部分，自回归模型提取周期项部分，将它们都作为投影寻踪学习网络的输入部分，然后利用ＰＰＬＮ具有逼近复杂非线性函数的能力，通过网络学习与训练解决传统方法定权困难的问题。沉降预测的实验结果表明，与传统的曲线拟合法、变权重组合预测法相比较，该预测模型精度更高、具有实用性。
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