SVM与神经网络在时间序列预测中的比较

被引：22

作者：

奉国和

机构：

[1] 华南师范大学经济管理学院

来源：

现代管理科学 | 2006年 / 09期

关键词：

支持向量; 神经网络; 时间序列; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

020104 [西方经济学];

摘要：

神经网络和支持向量机都能有效地预测时间序列数据,但各自结构特点不同,导致其预测性能有差别。文章从理论和实践上比较了支持向量机与神经网络的优缺点。

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[2]

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