一种基于改进型RBF神经网络的非线性时间序列预测模型

摘要：

RBF神经网络具有收敛速度缓慢、全局搜索能力差等缺点,提出了一种基于遗传算法的RBF神经网络,经过自适应遗传算子参数优化,提高了RBF神经网络模型的预测精度,实现了非线性时间序列的预测.仿真实验结果表明,基于遗传算法的RBF网络预测模型非常适合非线性时间序列的预测,是可行的、精准的、有效的.

关键词：时间序列预测模型、RBF神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：25

分类号：O244(计算数学)

在线出版日期：2015-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：41-43,47