10.3969/j.issn.1002-2279.2006.01.013
时间序列趋势挖掘在辅助决策系统中的应用
传统的博克思-詹金斯(Box-Jenkins)时间序列分析与预测方法对模型参数的确定使用试错法.这种方法过于繁琐,且不易找到参数的最佳估计值.本文讨论了如何将改进的BP网络(Levenberg-Marquardt神经网络)应用于模型参数的确定.通过一个应急联动辅助决策系统的工程实例证明了所做的工作在提高辅助决策系统的宏观数据分析和预测能力上具有重要意义.
时间序列分析、应急联动系统、Box-Jenkins方法、Levenberg-Marquardt方法、神经网络、辅助决策
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TP391.77(计算技术、计算机技术)
天津市科委资助项目
2006-04-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
36-39,43