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该文研究中、长期预测的GMDH两水平算法,它是采用不同模糊度语言(模糊类不同)同时建模,将上水平详细语言(如月均值、季节均值)的可预测范围增加到下水平模糊语言(如年均值,5年均值等)的可预测范围的算法.这个算法对在噪声意义下建模,进行中、长期预测有重要的指导意义.文中给出了这种算法的准确数学描述并证明了它的抗干扰性.