【计算机科学】【2004.05】基于神经网络的时间序列预测

本文为美国德州理工大学（作者：CARRIE KNERR）的硕士论文，共61页。 本文研究了人工全连接递归神经网络中嵌入先验知识对非线性时间序列预测的影响，该网络利用反向传播方法进行训练。利用时间序列（如方波、Mackey Glass数据和心电图信号）对两种网络结构进行比较，以确定通过余弦振荡器嵌入更多信息时，网络的预测质量或训练能力是否得到改善。这种设计的可能好处是预测异常的心电图信号，即心脏活动

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