混沌时间序列的小波神经网络预测方法及其优化研究(高清)

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基于小波和人工神经网络的混沌时间序列预测研究是近几年来的研究热点，受到了特别的重视。小波神经网络是结合小波变换理论与人工神经网络的思想而构造的一种新的神经网络模型，它结合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习功能，因而具有较强的逼近能力和容错能力。姜爱萍编著的《混沌时间序列的小波神经网络预测方法及其优化研究》主要研究了小波神经网络的构造、学习和优化以及小波神经网络在混沌时间序列预测中的应用，构建了适应于混沌时间序列短期预测的模型，并将其应用于中国股票价格预测。

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