非线性动态系统的递归神经网络预测研究--对我国钢铁产量的预测分析 |
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引用本文: | 刘兰娟,谢美萍. 非线性动态系统的递归神经网络预测研究--对我国钢铁产量的预测分析[J]. 财经研究, 2004, 30(11): 26-33 |
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作者姓名: | 刘兰娟 谢美萍 |
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作者单位: | 上海财经大学,经济信息管理系,上海,200433 |
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摘 要: | 钢铁行业是我国国民经济的支柱产业之一,为国民经济的持续发展作出了积极的贡献.因此,对钢铁产量的预测研究已经成为一项非常重要的课题.文章使用基于数据挖掘和知识发现的人工神经网络法、时间序列分析法、递归神经网络技术来预测钢铁产量的方法,并将递归神经网络方法预测的结果与前面的两种方法的预测结果进行比较,比较的结果说明该方法是可行的.
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关 键 词: | 钢铁产量 人工神经网络 时间序列分析法 递归神经网络技术 线性动态系统 递归神经网络技术 预测研究 钢铁产量 预测分析 Output Steel Iron Analysis Prediction Nonlinear Dynamic System Recursive Neural Network 比较 预测结果 网络方法 时间序列分析法 人工神经网络法 知识发现 数据挖掘 使用 |
文章编号: | 1001-9952(2004)11-0026-08 |
修稿时间: | 2004-09-01 |
Prediction Research of the Recursive Neural Network of Nonlinear Dynamic System Prediction Analysis of the Iron and Steel Output in China |
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Abstract: | |
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