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在通用函数逼近定理基础上,介绍了一种将反向传播神经网络和径向基神经网络模型相接合的组合神经网络模型,并将该模型应用于上海证券指数的预测。仿真实验结果表明,该模型很好地减小了预测值和实际值之间的误差,预测效果也优于普通的反向传播神经网络模型。
基于组合神经网络模型的函数逼近方法
【摘 要】
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在通用函数逼近定理基础上,介绍了一种将反向传播神经网络和径向基神经网络模型相接合的组合神经网络模型,并将该模型应用于上海证券指数的预测。仿真实验结果表明,该模型很好地减小了预测值和实际值之间的误差,预测效果也优于普通的反向传播神经网络模型。
【机 构】
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上海交通大学软件学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2008年07期
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