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基于径向基函数网络的经济时序预测模型 被引量:7

FORECASTING MODEL OF THE ECONOMICAL TIME SERIES BASED ON RADIAL BASIS FUNCATION NETWORK
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摘要 介绍了径向基函数(RBF)神经网络的结构和特点。给出了其在经济时间序列预测中的应用,较为系统地阐述了RBF神经网络在经济预测中应用的步骤和过程。与BP模型相比该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点。 The structure and features of radial basis function (RBF) network are introduced. The application of the RBF neural network to economical forecasting is proposed and the procedure is illustrated. In comparison with BP neural network, RBF network has considerable advantages in prediction accuracy and convergence rate.
作者 曹先珍
出处 《武汉工业学院学报》 CAS 2005年第1期88-90,共3页 Journal of Wuhan Polytechnic University
关键词 经济时间序列 时序预测 经济预测 模型 步骤 预测精度 过程 径向基函数网络 RBF神经网络 收敛速度 economical time series radial basis function neural network forecasting model
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