【摘 要】
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从泛函分析的角度出发,将动态预测的问题看作算子逼近问题,分析并证明算子逼近能力,进而提出了过程神经网络的动态预测方法,并将时间序列预测问题转化为泛函逼近或算子逼近问
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从泛函分析的角度出发,将动态预测的问题看作算子逼近问题,分析并证明算子逼近能力,进而提出了过程神经网络的动态预测方法,并将时间序列预测问题转化为泛函逼近或算子逼近问题,证明了过程神经网络能以任意精度逼近任意连续算子。最后以Mackey-Glass混沌时间序列预测和打浆度的预测为例,验证该方法的有效性和实用性。
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