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非线性自回归时序模型研究及其预测应用
被引：8
作者：
陈茹雯
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机构:
南京工程学院汽车与轨道交通学院 南京工程学院汽车与轨道交通学院
黄仁
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机构:
东南大学机械工程学院 南京工程学院汽车与轨道交通学院
机构：
[1] 南京工程学院汽车与轨道交通学院
[2] 东南大学机械工程学院
来源：
关键词：
非线性自回归时序模型;
混沌序列;
函数逼近;
预测;
D O I：
暂无
中图分类号：
O212.1 [一般数理统计];
学科分类号：
摘要：
从函数逼近和系统辨识两个方面推导了非线性自回归时序模型(GNAR模型)的物理结构,通过公式推导及仿真数据研究GNAR模型与确定性实函数、经典时序模型和混沌序列的关系,明确GNAR模型对系统逼近的机理.以Lorenz系统输出的混沌序列和现代经典时序-太阳黑子序列为算例进行数据实验,证明了GNAR模型在建模和预测方面的优越性.
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页码：2370 / 2379
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