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摘要:
目的 对季节性时间序列进行建模与预测.方法 用小波神经网络,对冒纳罗亚山天文台测量的1959~2010年大气月平均二氧化碳浓度数据进行建模预测,并在Matlab7.0编程实现.结果 采用小波神经网络对大气二氧化碳浓度进行预测,其平均预测精度为99.852%.结论 小波神经网络的预测精度高,可以较好地应用于季节性时间序列的预测.
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文献信息
篇名 小波神经网络在季节性时间序列预测中的应用
来源期刊 现代预防医学 学科 医学
关键词 小波神经网络 时间序列 预测
年,卷(期) 2012,(24) 所属期刊栏目 流行病与统计方法
研究方向 页码范围 6388-6389,6396
页数 分类号 R195.1
字数 语种 中文
DOI
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 郭东星 山西医科大学卫生统计教研室 36 163 6.0 11.0
2 王峰 山西医科大学卫生统计教研室 16 65 4.0 7.0
3 胡晓娟 山西医科大学卫生统计教研室 5 6 2.0 2.0
4 晋晓芳 山西医科大学卫生统计教研室 4 12 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波神经网络
时间序列
预测
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
现代预防医学
半月刊
1003-8507
51-1365/R
大16开
成都市人民南路三段17号
62-183
1975
chi
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28356
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56
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