所有作者：林婉虹 周文龙
作者单位：辽宁工程技术大学
论文摘要：本文是一种基于神经网络时间序列来预测问题的一种优化算法，神经网络的并行处理强大的非线性映射能力，即它可以把许多非线性信号的处理方法及工具集成起来，改变了过去对非线性问题单纯计算，减少迭代次数，提高运算效率，首先利用kolmogorov定理，使得神经网络的时间序列预测有了理论依据，文中通过建立北京五年内降水量具体神经网络模型，利用BP神经网络具有隐层的多层神经网络，很好的解决了非线性问题，使用时间序列系统行为量化数据。然后，利用matlab神经网络工具箱，得出具体数值 。最后利用误差修正规则，检验，修正模型。因而通过此算法可以使神经网络时间序列来预测在应用更多的领域，如证券市场，天气预测等。
关键词： 神经网络 时间序列 kolmogorov定理 误差修正规则
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