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该文给出了一种基于状态回归神经网络的单次在线调整神经网络权重和实施预测的方法。同时考虑到用于预测的历史的实际测量值不易获得，而提出了相应计算解决方案。实验证明，所述预测方法将离线学习所得的网络结构与在线自适应网络 调整结合起来，能够得到理想的实时预测结果。
基于回归神经网络的多变量在线预测方法
【摘 要】
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该文给出了一种基于状态回归神经网络的单次在线调整神经网络权重和实施预测的方法。同时考虑到用于预测的历史的实际测量值不易获得，而提出了相应计算解决方案。实验证明，所述
【机 构】
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华南理工大学电子与通信工程系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2002年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:69783008),广东省自然科学基金资助项目(编号:970461)
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