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商业数据的预测模型及其算法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
以商务流通中的经济时间序列数据为对象，设计实现了经济时间序列预测系统。在预测系统中采用了多种预测模型，设计实现了包括指数平滑算法、AR(Auto Regression)算法、Holt-Winter算法、回归分析算法在内的各种统计学算法，并且把神经网络引入到时间序列预测系统的模型中，采用动态学习的BP(Back Propagation)神经网络进行训练预测，取得了很好的实用效果。神经网络的预测模型与传统的统计方法相比，在预测的精度上有了很大的提高。 相似文献
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基于冲突指导的神经网络预测方法 总被引：1，自引：1，他引：0
研究基于冲突指导的神经网络预测技术. 利用离散约
束最优的拉格朗日乘数理论, 通过采用前馈方法得到近似梯度的模拟退火技术, 避免了盲
目接受试验点. 利用松紧策略加快了搜索的收敛速度. 实验结果表明, 训练误差和预测
误差都有很大改善. 相似文献
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