【摘要】： 针对传统时间序列预测方法在非线性时间序列预测上的不足,引入了非线性有源自回归神经网络(NARX),建立了基于非线性有源自回归神经网络农产品价格时间序列预测模型。
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The total torque requirement is calculated by a nonlinear auto-regression with exogenous input (NARX) dynamic neural network model.
基于非线性自回归（NARX）动态神经网络模型结构建立了总体转矩需求计算模型。
This paper presents a nonlinear autoregressive exogenous (NARX) model to approximate dynamics of crankshaft speed with the mass of the idle feeding fuel and the spark advance.
本文采用一类非线性自回归模型(NARX)，描述怠速过程中怠速供油量、点火提前角与曲轴转速之间的关系。
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