1. 毕业设计（论文）主要目标：
1：确定论文主题方向，进行论文题目的筛选。从而得出论文题目：基于极限自适应学习机的时间序列预测2：查阅与时间序列预测有关的书籍资料，为写论文打好基础3：在大体框架确定的前提下，开始填写开题报告。4：整合已有资料、构筑论文的大纲。5：为了证实本文提出的模型有可取性，取几个不同方面的实例与现有的时间序列预测模型进行对比，然后将所得出的结论诉诸论文6：完成初稿，向指导老师寻求意见，对论文的不足之处进行整合修改
7，论文资料整合，最终定稿，为最终的答辩做好各方面准备，熟悉论文内容，增强自己对论文内容的把握，进行一定的思维发散，设计论文答辩。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
为了证实本文所提出之方法是合理并且有效的，因此本文从三种不同类型的例子出发（包括综合性实例，无序的时间序列，现实中真实存在的时间序列），取出数据源的前端数据作为样本数据，然后将剩余数据作为预测数据，同时为了测试这些模型的抗噪性，我们往样本数据中加入干扰项，然后分别取出本文提出的模型的预测结果，以及AR模型，AKN模型和ANN模型的预测结果，再与实际结果相比较，从而考量出哪一模型具有更好的抗噪性以及更好的预测精度
3. 主要参考文献
[1].Makridakis, S., Wheelwright, S.C., Hyndman, R.J., 1998. Forecasting-Methods and Applications, third ed. Wiley, New York. pp. 42–50.
[2].Masters, T., 1995. Advanced Algorithms for Neural Networks: A C Sourcebook. Wiley, New York.
[3].McDonnell, J.R., Waagen, D., 1994. Evolving recurrent perceptrons for time series modeling. IEEE Transactions on Neural Networks 5, 24–38.
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