基于神经网络的时间序列组合预测模型研究及应用

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摘要：基于时间序列预测模型及RBF神经网络，提出了一种新的组合预测方法。该方法采用三层结构的RBF网络来构造组合预测模型，将两种单一预测方法得出的预测结果，作为RBF网络的输入，而实际的历史数据值作为网络的期望输出，各种预测方法在组合预测中的权重由RBF网络的自学习获得。这样避免了一般线性组合预测方法中确定各个权重的复杂计算，又完整地涵盖了实际问题的线性与非线性两方面，综合地利用各种单一预测方法提供的信息，获得更好的预测结果，提高了预测精度。将这种预测方法应用在军事后勤保障中，取得了较好的效果。http://www.cqvip.com//QK/94832X/2006B06/22390851.html

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关键词：神经网络 时间序列 预测模型 神经网 时间序列预测 时间序列 RBF神经网络 组合预测 后勤保障