基于改进RBF神经网络的产业损害预警指数预报

为了有效的保护产业安全,产业损害预警指数的预报成为重要的研究方向。针对这种非线性的时间序列和产业损害预警系统的应用特点,本文对RBF网络的学习算法进行了一定的改进,提高了预测结果的稳定性。根据实验仿真结果显示,该模型优于传统使用的分析方法,为各生产行业的生产计划提供决策支持。