静态神经网络模型用于在线时间序列的预报时具有局限性，即网络的泛化能力有限，且模型不能不断地适应新增样本的变化。如果每增加一个样本对神经网络重新训练，需要大量的计算时间。针对该问题，提出了动态神经网络预报模型。在获得新增样本数据之后，通过比较预报值与实际值之差的绝对值是否大于ε敏感因子，决定模型是否需要修正。为了降低模型修正的计算时间，提出了在线动态修正方法，实现了增加样本而矩阵阶数不增加，且避免了矩阵求逆运算，理论上可以提高计算效率。通过实例表明，该方法在计算时间和预报精度两个方面都具有一定优势，可应用于
