【摘 要】
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基于相空间重构的非线性预报思想,建立一个时滞的BP神经网络模型,采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力.同时将该模型应用于中国进出口贸易的预测,结果证明改进的模型具
【机 构】
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湖南大学经济与贸易学院(湖南长沙)
【出 处】
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中国系统工程学会全面建设小康社会和系统工程会议
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基于相空间重构的非线性预报思想,建立一个时滞的BP神经网络模型,采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力.同时将该模型应用于中国进出口贸易的预测,结果证明改进的模型具有较好的泛化能力,不仅准确地拟合了进出口贸易的历史值,而且能有效地预测进出口贸易的发展趋势.与一航的预测评价比较,本文在分析模型预测精度的同时,通过计算拟合序列和原序列的非线性特性量进行模型评价,进一步证实预测模型能够合理地"捕捉"到产生原序列的非线性系统的动力学特征.
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