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摘要:
提出了一种新的神经树模型来进行时间序列预测.采用语法引导的遗传编程来进化神经树的结构以建立一个时间序列预测模型,并把它和基于神经网络的时间序列预测模型的性能进行比较,结果显示本文提出的神经树时间序列预测模型较神经网络模型有更高的可信度.
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文献信息
篇名 基于神经树的时间序列预测
来源期刊 山东科学 学科 工学
关键词 神经树 时间序列预测 粒子群优化算法
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 59-64
页数 6页 分类号 TP181
字数 3952字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-4026.2007.01.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘振 济南大学信息科学与工程学院 16 147 8.0 12.0
2 陈月辉 济南大学信息科学与工程学院 31 217 10.0 13.0
3 吴鹏 济南大学信息科学与工程学院 4 28 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经树
时间序列预测
粒子群优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东科学
双月刊
1002-4026
37-1188/N
大16开
山东省济南市科院路19号
1984
chi
出版文献量(篇)
2287
总下载数(次)
6
总被引数(次)
10350
论文1v1指导