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文檔簡介
1、混沌時序預測是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的混沌性構建一個預測模型，利用歷史數(shù)據(jù)確定預測模型參數(shù)，預測未來值的過程.基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌時序預測模型，已經(jīng)逐漸成為混沌時序預測的研究熱點.
針對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測法在輸入數(shù)據(jù)量較大、維數(shù)較高時出現(xiàn)的內(nèi)存需求大、局部收斂的問題，利用免疫克隆算法的全局收斂性來尋找RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的隱層中心，采用最小二乘法確定輸出層權值，提高RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度和精度.從而提出了免疫RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法，并建立
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