区间离散二阶差分方程——BP神经网络组合预测方法

刘金培; 黄燕燕; 汪漂

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针对小样本且具有较强波动性的区间时间序列的预测问题,文章提出了一种区间离散二阶差分方程--BP神经网络组合预测新方法,并讨论模型的相关性质,该模型对拐点区间数据具有较好的预测能力。实证预测结果表明,所提出的预测方法不但适用于小样本区间时间序列预测,对区间序列波动细节有较强的预测能力,而且比现有的区间时间序列预测模型有更高的预测精度。

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来源
《统计与决策》 |2019年第14期|23-27|共5页
作者
刘金培; 黄燕燕; 汪漂;
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作者单位

安徽大学商学院;

合肥230601;

北卡罗莱纳州立大学工业与系统工程系;

美国罗利27695;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类线性规划;
关键词
区间预测; 区间离散二阶差分方程; 铁路客运量; BP神经网络;

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