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在現實生活中，非平穩和非線性的時間序列隨處可見，我們并不清楚動力系統變量是如何相互作用的，也不清楚它們如何支配系統的演化的，但這些變量的時頻性是不相同的。模型的好壞對于動力學系統影響巨大，兇為它有著重要的理論意義和很大的應用情景。
現如今，世界各地的專家和學者對時間序列的預測和辨識從不同方面進行研究。對于傳統基于統計學的方法，其方法與結論的性能取決于樣本的數量，然而實際情況中，樣本的數量往往是有限的，這就使得傳統基于統計學的方法無法取得很多的效果。由于強大的函數逼近能力與學習能力，人工神經網絡較多地應用到時間序列預測中，但是為輸入的同步瞬時性的特點，因此人工神經網絡對于序列中真實存在的時間累積效應難以表達。過程神經網絡，由于其在傳統人工神經網絡的基礎之上增加了一個時間聚合運算算子，因此過程神經網絡可以充分體現序列中的時間累積效應。
如何提取原始序列中的低頻和高頻信息并建立模型和序列中的時間累積效應如何表達是有趨向性均值的非平穩時間序列預測的重要問題。二進正交小波對這種時間序列有著較好的適應性，對低頻的分離作用及有著較好應用能力的過程神經網絡，為了解決這類預測問題，文中提基于小波變換的過程神經網絡和白回歸的組合預測模型。
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