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基于RBF和ARIMA模型的区域高等教育规模预测研究 被引量:1

A Study of Regional Higher Education Scale Forecasting Based on RBF Neural Network Model and ARIMA Model
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摘要 结合RBF网络模型和ARIMA模型预测的优点,构建基于RBF网络模型和ARIMA模型的混合模型,对四川省高等教育规模预测问题进行研究。采用构建ARIMA模型得出的预测值对RBF网络模型的预测值进行修正,提高了区域高等教育规模预测的精度。 This paper studies the problem of Sichuan higher education scale forecasting, and establishes the hybrid model based on the advantages of RBF neural network model and ARIMA model. By revising the forecasting value of RBF neural network model through constructing ARIMA model, the efficiency of regional higher education scale forecasting is improved.
作者 郑凤霞
机构地区 四川文理学院
出处 《乐山师范学院学报》 2013年第12期6-9,共4页 Journal of Leshan Normal University
基金 四川文理学院校级科研项目(2012Z005Y 2012Z004Z)
关键词 区域高等教育规模 预测 RBF ARIMA RBF ARIMA Regional Higher Education Scale Forecasting
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参考文献8

二级参考文献45

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