学位论文 智晶 基于演化神经网络股票指数预测研究 2009 时间序列预测(Time Series Prediction)是数据挖掘中的一类典型问题，被广泛应用在经济、气象、通信、医疗等领域。
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The grey system has a high precision for the time series prediction.
灰色系统预测法对时间序列的预测有较高的精度。
Black body furnace temperature time series prediction model based on BPNN was built.
文章在神经网络的基础上，建立了黑体炉温度时序预测模型。
A method of chaotic time series prediction problem based on local dynamical similarity is proposed.
基于混沌系统局部特征，提出了一种局部动力相似的混沌时间序列的预测方法。
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