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潘维民
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期刊论文
基于神经网络的时间序列动态预测器的调整学习算法*
电子学报，1999，27（11）：1～4，-0001，（）：
摘要/描述
时间序列预测在金融等领域有着广泛的应用。近年来， 基于时间网络的时间序列预测器引起了人们极大的研究兴趣，然而，基于神经网络的时问序列预测器经常给出无效的预测值本文首先从理论上分析了基于神经网络的时间序列预测器给出无效预测值的概率，然后给出基于冲经网络的时间序列预测器的调整学习算法（RLNNP）采用RLNNP算法，基于神经网络的时间序列预测器，经过充分训练能够给出时间序列的有效预测值。
【免责声明】以下全部内容由[潘维民]上传于[2010年01月27日 10时32分04秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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