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为了选择与预报量有密切关系的因子和有代表性的样本，分别采用投影寻踪回归（ＰＰＲ）和Ｂ－Ｐ神经网络对因子和样本进行优选。实例分析表明：优选出的样本保留了全部样本的大部分信息；用优选出的因子建模可达到与用全部因子建模相近的拟合和预报效果。
因子和样本优化及最优预报方程模型
【摘 要】
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为了选择与预报量有密切关系的因子和有代表性的样本，分别采用投影寻踪回归（ＰＰＲ）和Ｂ－Ｐ神经网络对因子和样本进行优选。实例分析表明：优选出的样本保留了全部样本的大部分信息；用优选出的
【机 构】
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成都气象学院大气电子工程系
【出 处】
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成都气象学院学报
【发表日期】
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1998年1期
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