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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(jìn)模型在非線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.主要內(nèi)容涉及對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)確定的不同方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)能力的影響和根據(jù)金融物理中時(shí)間序列的特性對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)及其應(yīng)用.首先,該文介紹了常用的四種聚類(lèi)方法,將不同聚類(lèi)方法的結(jié)果應(yīng)用對(duì)Mackey-Glass方程預(yù)測(cè)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得出最優(yōu)的一種的聚類(lèi)方法,并從理論與計(jì)算機(jī)模擬圖像上給出驗(yàn)證.其次,提出了一種加入非線性反饋?lái)?xiàng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模
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