非线性时间序列的投影寻踪学习网络逼近

被引：8

作者：

田铮

文奇

金子

机构：

[1] 西北工业大学应用数学系!西安

[2] 北京大学概率统计系!北京

来源：

应用概率统计 | 2001年 / 02期

关键词：

非线性自回归模型; 投影寻踪学习网络; 收敛性; 建模和预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

O211.61 [平稳过程与二阶矩过程];

学科分类号：

070103 [概率论与数理统计];

摘要：

本文研究非线性自回归模型投影寻踪学习网络逼近的收敛性，证明了在Ｌｋ，（ｋ为正整数）空间上，投影寻踪学习网络可以以任意精度逼近非线性自回归模型，给出基于投影寻踪学习网络的非线性时间序列模型建模和预报的计算方法和应用实例，对太阳黑子数据、山猫数据及西安数据进行了拟合和预报，将其结果与改进的ＢＰ网和门限自回归模型相应的结果进行比较，结果表明基于投影寻踪学习网络的非线性时间序列的建模和预报方法是一类行之有效的方法．

引用

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