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1、預(yù)測(cè)是科學(xué)管理的重要環(huán)節(jié),是決策、規(guī)劃的前提。在社會(huì)經(jīng)濟(jì)管理中,經(jīng)常要面臨對(duì)某一事物或系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是預(yù)測(cè)領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)重要研究方向,時(shí)間序列預(yù)測(cè)是一種根據(jù)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造時(shí)間序列模型,再把模型外推來預(yù)測(cè)未來的一種方法。起源于上世紀(jì)四十年代的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個(gè)分支,它在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)貯存以往的歷史經(jīng)驗(yàn)知識(shí),并能外推到未來,這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測(cè)領(lǐng)域的理論依據(jù)。對(duì)于非線性的時(shí)間序列預(yù)
2、測(cè),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比其他數(shù)學(xué)模型更有效和精確度更高。本文的第一章介紹了預(yù)測(cè)、預(yù)測(cè)的意義及預(yù)測(cè)的幾個(gè)基本原理;第二章介紹了評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)效果的幾項(xiàng)誤差指標(biāo);第三章簡(jiǎn)述了常見的一些預(yù)測(cè)方法;第四章概述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論結(jié)構(gòu)算法以及存在的一些問題,如BP網(wǎng)絡(luò)、Elman網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、算法,網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢,不易收斂到全局最小,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力等問題;第五章用兩組具體的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為例來研究了輸入輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響,并據(jù)此指出:根據(jù)實(shí)際的
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