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基于ARIMA的多元时间序列神经网络预测模型研究 总被引:1,自引:1,他引:0
文章基于ARIMA模型具备准确提取时间序列当前值、过去值及误差值之间回归关系的能力,人工神经网络具备对各种变量的感知能力强,非线性逼近、自适应、自学习性等特性,构建了一种多元时间序列预测模型,并进行了理论探讨和实证.该模型能较准确模拟和预测时间序列的变化规律,可较好满足时复杂时间序列的分析预测需求. 相似文献
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文章基于项目反应理论IRT,以社情民意调查问卷设计为主线,结合大学生校园生活满意度调查,系统探讨了基于IRT的社情民意问卷设计的基本原理,研究了基于IRT的社情民意问卷设计应具有的基本过程、问项选择、方案配置、误差控制、满意度标准确定等关键技术和方法。研究表明,IRT理论可成为社情民意调查问卷设计的重要理论基础,能极大地提升社情民意调查问卷设计质量。 相似文献
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