【摘 要】
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针对居民消费价格指数的特点,结合灰色理论和RBF神经网络的优点,利用新信息优先的思想,提出一种基于新维无偏灰色RBF神经网络的居民消费价格指数预测模型。首先对原始数据进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61772013,61402201）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（1142050205135260）
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针对居民消费价格指数的特点,结合灰色理论和RBF神经网络的优点,利用新信息优先的思想,提出一种基于新维无偏灰色RBF神经网络的居民消费价格指数预测模型。首先对原始数据进行对数变换,提高数据的光滑度;然后建立无偏灰色预测模型,利用预测数据对原始数据进行等维更新;最后建立无偏灰色模型,并利用预测数据对RBF神经网络进行训练。通过对我国居民价格消费指数数据进行建模分析和实验,结果表明,文章提出的新维无偏灰色RBF神经网络预测模型比无偏灰色模型以及无偏灰色RBF神经网络模型的预测结果的相对误差小,且模型的预测精度
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