一种进化RBF神经网络的模型及其训练算法

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：poodlihua

【摘要】

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径向基函数神经网络(RBFNN)具有最优逼近和全局逼近的特性,在函数拟合方面优于传统的BP网络,因此被广泛应用于非线性时间序列分析等领域.本文针对时间序列中的非平稳数据,结

【作者】

：

解光军庄镇泉李海鹰

【机构】

：

中国科学技术大学

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2001年11期

【关键词】

：

径向基函数神经网络分阶遗传算法时间序列进化RBF神经网络训练算法 RBF neural networks Difference Hierarchical

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径向基函数神经网络(RBFNN)具有最优逼近和全局逼近的特性,在函数拟合方面优于传统的BP网络,因此被广泛应用于非线性时间序列分析等领域.本文针对时间序列中的非平稳数据,结合差分平稳化与分阶遗传的思想,提出一个新的进化RBF神经网络的模型及其训练算法.通过实例分析表明,该方法在处理非平稳时间序列方面具有一定的优越性.

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