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研究了径向基函数神经网络（RBFNN）的优化问题,利用最小二乘支持向量回归（LSSVM）方法获取了网络的隐层节点数目、网络中心以及网络权值,从而构造出RBF神经网络较优的初始结构和网络参数,最后再用梯度下降法调节网络参数.将改进后的网络算法应用于个股股价的预测上,能够精确地预测个股股价.
基于LS-SVR算法改进的RBF神经网络及其在股价预测中的应用
【摘 要】
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研究了径向基函数神经网络（RBFNN）的优化问题,利用最小二乘支持向量回归（LSSVM）方法获取了网络的隐层节点数目、网络中心以及网络权值,从而构造出RBF神经网络较优的初始结构和网
【机 构】
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西北大学数学系
【出 处】
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陕西科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年6期
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