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利用时延神经元网络模型(T ime Delay N euralN etwo rk) 对四川长虹的股价作了预测。股价的 涨跌预报可视作高维空间的非线性分类问题, 本文使用增益可调的反向传播算法, 对其走势作了预 报。借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力, 本文对四川长虹股价这个时间序列作了连续若干天 的一步预测。最后, 我们采用不同形式的误差函数对预测结果作了比较。
以大量调查数据为基础, 建立了缓倾斜薄煤层采煤方式选择的人工神经元网络模型, 该模型较 全面地考虑了影响采煤方式选择的因素和现场专家经验, 能准确地识别各种开采条件下缓倾斜薄煤 层采煤方式。

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