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随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起，预测对各种领域的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络，论文归纳了几种常用于预测的神经网络：BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络，并总结了相应的优缺点，及其适用的预测范围。以某蓄电池厂近几年的销售量为例，检验各种预测模型的精度。预测结果显示，用单一预测模型进行预测时，因自身的局限，使其预测精度和稳定性不高。相比之下，组合预测模型更能有效提高预测精度，可以较充分的降低预测风险，保证预测结果的稳健性。