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在现实生活中，非平稳和非线性的时间序列随处可见，我们并不清楚动力系统变量是如何相互作用的，也不清楚它们如何支配系统的演化的，但这些变量的时频性是不相同的。模型的好坏对于动力学系统影响巨大，凶为它有着重要的理论意义和很大的应用情景。
现如今，世界各地的专家和学者对时间序列的预测和辨识从不同方面进行研究。对于传统基于统计学的方法，其方法与结论的性能取决于样本的数量，然而实际情况中，样本的数量往往是有限的，这就使得传统基于统计学的方法无法取得很多的效果。由于强大的函数逼近能力与学习能力，人工神经网络较多地应用到时间序列预测中，但是为输入的同步瞬时性的特点，因此人工神经网络对于序列中真实存在的时间累积效应难以表达。过程神经网络，由于其在传统人工神经网络的基础之上增加了一个时间聚合运算算子，因此过程神经网络可以充分体现序列中的时间累积效应。
如何提取原始序列中的低频和高频信息并建立模型和序列中的时间累积效应如何表达是有趋向性均值的非平稳时间序列预测的重要问题。二进正交小波对这种时间序列有着较好的适应性，对低频的分离作用及有着较好应用能力的过程神经网络，为了解决这类预测问题，文中提基于小波变换的过程神经网络和白回归的组合预测模型。
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