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小波神经网络在季节性时间序列预测中的应用

晋晓芳;王峰;胡晓娟;郭东星

摘要: 目的 对季节性时间序列进行建模与预测.方法 用小波神经网络,对冒纳罗亚山天文台测量的1959~2010年大气月平均二氧化碳浓度数据进行建模预测,并在Matlab7.0编程实现.结果 采用小波神经网络对大气二氧化碳浓度进行预测,其平均预测精度为99.852%.结论 小波神经网络的预测精度高,可以较好地应用于季节性时间序列的预测.

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