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摘要:
时间序列数据模型是当前科研领域当中一种十分重要的构成部分.而在当前很多关于时间序列数据的预测、仿真、建模等方面的研究,在分析过程中大多是直接分析某种模型,因而具有极大的局限性. 对于自回归移动平均模型、人工神经网络模型、隐马尔科夫模型等时间序列分析常用的人工智能模型,在选择研究模型时,可采用仿真对比的方法进行. 通过研究表明,不同模型的生成,其时间序列数据的数理特征是不同的,这也在选择模型的时候提供了依据.
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文献信息
篇名 时间序列数据模型的人工智能算法
来源期刊 科技经济市场 学科
关键词 时间序列 数据模型 人工智能算法
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 交流研讨
研究方向 页码范围 124
页数 1页 分类号
字数 1674字 语种 中文
DOI
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1 林兆兵 3 8 1.0 2.0
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研究主题发展历程
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人工智能算法
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相关学者/机构
期刊影响力
科技经济市场
月刊
1009-3788
36-1122/N
大16开
江西省南昌市
1985
chi
出版文献量(篇)
19970
总下载数(次)
79
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