【摘 要】
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<正> 在做长期预报时,我们常用的统计建模理论有这么一个缺点:当建模者事先对系统一无所知;或虽在建模前已经可以决定应变量与变量之间的关系,但赖以建模的数据又太少;我们则
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<正> 在做长期预报时,我们常用的统计建模理论有这么一个缺点:当建模者事先对系统一无所知;或虽在建模前已经可以决定应变量与变量之间的关系,但赖以建模的数据又太少;我们则无法根据资料来建模,或不可避免地将自己的偏见带入模式中。为此,Ivakhnenko提出了数据处理的组合法(GMDH),而其回归方程的阶数是根据某些判据而较客观地自动给出。此外,传统的统计预报理论一般是基于时
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