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多层递阶回归分析及其在长期预报中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
1 引言多层递阶方法是运用现代控制理论中的系统辨识方法而提出的一种数学预测模型,它摒弃了一般数理统计方法中的固定参数预报模型,而将预报对象系统看成是随机动态的时变系统。由于它充分考虑了动态系统的时变特性,对时变系统具有较强的适应能力,因而近年来引起了预测工作者的极大兴趣,并进行了许多有益的探索和尝试。然而,笔者在实践中发现,多层递阶方法的预报效果有时很不稳定,特别是所选用的预报因子间存在较大的量级差异时,其预报精度往往比回归分析显著下降。进一步分析可知,某个预报因子相对其它因子 相似文献
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