摘要
传统的博克思-詹金斯(Box-Jenkins)时间序列分析与预测方法对模型参数的确定使用试错法。这种方法过于繁琐,且不易找到参数的最佳估计值。本文讨论了如何将改进的BP网络(Levenberg-Marquardt神经网络)应用于模型参数的确定。通过一个应急联动辅助决策系统的工程实例证明了所做的工作在提高辅助决策系统的宏观数据分析和预测能力上具有重要意义。
The traditional Box - Jenkins Time - series Analysis and Forecast method confirms the parameters by trying errors. The method is excessively fussy and difficult to find the best estimate value. This paper discusses how to applying the improved BP Neural Network to confirm the model parameter value. Through a engineering instance of the Integrated Emergency Response System, the signification of the work is proved.
出处
《微处理机》
2006年第1期36-39,43,共5页
Microprocessors
基金
天津市科技委员会项目<特大城市公共危机应急指挥体系及核心技术研究>资助
