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1、該文主要研究了徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進模型在非線性時間序列預(yù)測中的應(yīng)用.主要內(nèi)容涉及對RBF網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)確定的不同方法對網(wǎng)絡(luò)預(yù)測能力的影響和根據(jù)金融物理中時間序列的特性對RBF網(wǎng)絡(luò)進行適當(dāng)?shù)母倪M及其應(yīng)用.首先,該文介紹了常用的四種聚類方法,將不同聚類方法的結(jié)果應(yīng)用對Mackey-Glass方程預(yù)測的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得出最優(yōu)的一種的聚類方法,并從理論與計算機模擬圖像上給出驗證.其次,提出了一種加入非線性反饋項的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模
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