非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测
研究了应用自适应线性元件(Adaline)神经网络解决非平稳时间序列在线预测问题的可行性.提出根据自回归模型定阶方法来确定Adaline预测模型中的输入神经元数目,并分析了自适应学习率对预测性能的影响.仿真结果表明,Adaline在线预测非平稳时间序列的工作性能良好.
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