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样本构成，网络结构，学习算法是影响前网络应用的三大关键总是本文提出了一种基于门限自回归ＴＡＲ模型的非线性时间序列预测前馈网络方法。该方法利用ＴＡＲ模型的门直到地训练样本进行了分群，依据ＴＡＲ模型的阶数，训练样本数等确定前馈网络结构，网络学习算法采用基于梯度法和共轭梯度法相结合的联合梯度算法。
非线性时间序列预测的前馈网络方法及应用
【摘 要】
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样本构成，网络结构，学习算法是影响前网络应用的三大关键总是本文提出了一种基于门限自回归ＴＡＲ模型的非线性时间序列预测前馈网络方法。该方法利用ＴＡＲ模型的门直到地训练样本进行了分
【机 构】
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武汉水利电力大学,四川省电力工业局
【出 处】
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水力发电学报
【发表日期】
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1996年3期
【基金项目】
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中国博士后基金,国家自然科学基金
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