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基于局部RBF网络的复杂时间序列预测方法研究

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摘要

针对复杂时间序列全局预测模型建模效率低、预测性能不佳等问题,提出一种基于局部RBF神经网络的新型预测模型.该模型采用K最近邻搜索方法得到待预测样本的K个近邻,用近邻样本进行RBF神经网络建模,用训练好的RBF神经网络对待预测样本进行预测.实验结果显示该模型在复杂时间序列预测上有良好的性能.

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来源
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 |2009年第4期|449-451454|共4页
作者
高旭东; 王军;
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作者单位

黑龙江工程学院,电子工程系,哈尔滨,150050;

汕头大学,电子系,广东,汕头,515063;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
近邻搜索; RBF神经网络; 复杂时间序列;

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