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一种基于改进型RBF神经网络的非线性时间序列预测模型

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摘要

RBF神经网络具有收敛速度缓慢、全局搜索能力差等缺点,提出了一种基于遗传算法的RBF神经网络,经过自适应遗传算子参数优化,提高了RBF神经网络模型的预测精度,实现了非线性时间序列的预测.仿真实验结果表明,基于遗传算法的RBF网络预测模型非常适合非线性时间序列的预测,是可行的、精准的、有效的.

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来源
《湖南工程学院学报：自然科学版》 |2015年第1期|41-43|共4页
作者
陈海英;
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作者单位

华中农业大学楚天学院;

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正文语种 chi
中图分类 O244;
关键词
时间序列预测模型; RBF神经网络; 遗传算法;

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