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非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测
研究了应用自适应线性元件(Adaline)神经网络解决非平稳时间序列在线预测问题的可行性.提出根据自回归模型定阶方法来确定Adaline预测模型中的输入神经元数目,并分析了自适应学习率对预测性能的影响.仿真结果表明,Adaline在线预测非平稳时间序列的工作性能良好.
作 者: 冯志鹏 宋希庚 薛冬新 王平 徐继承 作者单位: 大连理工大学内燃机研究所,大连,116024 刊 名: 振动测试与诊断 ISTIC EI PKU 英文刊名: JOURNAL OF VIBRATION MEASUREMENT & DIAGNOSIS 年,卷(期): 2002 22(4) 分类号: O235 TP13 关键词: 预测 神经网络 自适应 时间序列【非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测】相关文章:
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