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《模式识别与人工智能》 2001年02期
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基于小波网络的非线性时间序列预测及其在股市中的应用

杨一文  刘贵忠  张宗平  张茁生  
【摘要】:本文从非线性函数逼近的角度讨论了小波网络的优越性,其主要特点是具有局部学习和在多个尺度上学习的功能。一般情况下,由延迟序列重构的系统吸引子在重构相空间内的分布是不均匀的,对此,小波网络较全局学习网络(例如,反向传播(BP)网络)和局部学习网络(例如,径向基函数(RBF)网络)有理论及实际上的优势。简要讨论了小波网络的构造和小波函数的选取,最后用于上证指数的预测,取得令人满意的效果。

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