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基于样本数据重抽样的时序数据预报方法
被引量：
3
1
作者
郝善勇
刘玉树
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
2000年第5期581-584,共4页
研究时序数据预报和提高预报精度的方法 .提出一种新的利用误差项对时序数据样本进行 Boot Strap重抽样的方法 .该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型 ,并通过重抽样技术提高预报精度 .通过 Boot Strap算法与 BP算法的预报偏差...
研究时序数据预报和提高预报精度的方法 .提出一种新的利用误差项对时序数据样本进行 Boot Strap重抽样的方法 .该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型 ,并通过重抽样技术提高预报精度 .通过 Boot Strap算法与 BP算法的预报偏差平方和比较说明 Boot Strap算法提高了预报精度 .将提出的重抽样技术引入时序数据预测中 ,可提高神经网络的预测精度 。
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关键词
时序数据预报
重抽样
神经网络
样本
数据
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职称材料
题名
基于样本数据重抽样的时序数据预报方法
被引量：
3
1
作者
郝善勇
刘玉树
机构
北京理工大学计算机科学与工程系
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
2000年第5期581-584,共4页
基金
部级预研项目
文摘
研究时序数据预报和提高预报精度的方法 .提出一种新的利用误差项对时序数据样本进行 Boot Strap重抽样的方法 .该方法采用神经网络技术建立时序数据预报模型 ,并通过重抽样技术提高预报精度 .通过 Boot Strap算法与 BP算法的预报偏差平方和比较说明 Boot Strap算法提高了预报精度 .将提出的重抽样技术引入时序数据预测中 ,可提高神经网络的预测精度 。
关键词
时序数据预报
重抽样
神经网络
样本
数据
Keywords
prediction of time series
BootStrap method
resampling
residue
neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于样本数据重抽样的时序数据预报方法
郝善勇
刘玉树
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
2000
3
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引证文献
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