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本文提出一种基于主成分分析（PCA）和动态神经网络的多变量时间序列预报方法，并对具体实例建立多变量时间序列模型。仿真实验结果表明该网络具有很强的学习能力和泛化能力，适合进行非线性时间序列预报。
基于主成分分析和动态神经网络的时间序列预报
【摘 要】
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本文提出一种基于主成分分析（PCA）和动态神经网络的多变量时间序列预报方法，并对具体实例建立多变量时间序列模型。仿真实验结果表明该网络具有很强的学习能力和泛化能力，适合进
【机 构】
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东莞南博职业技术学院
【出 处】
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中国西部科技
【发表日期】
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2009年10期
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