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针对复杂时间序列全局预测模型建模效率低、预测性能不佳等问题,提出一种基于局部RBF神经网络的新型预测模型.该模型采用K最近邻搜索方法得到待预测样本的K个近邻,用近邻样本进行RBF神经网络建模,用训练好的RBF神经网络对待预测样本进行预测.实验结果显示该模型在复杂时间序列预测上有良好的性能.
基于局部RBF网络的复杂时间序列预测方法研究
【摘 要】
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针对复杂时间序列全局预测模型建模效率低、预测性能不佳等问题,提出一种基于局部RBF神经网络的新型预测模型.该模型采用K最近邻搜索方法得到待预测样本的K个近邻,用近邻样本
【机 构】
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黑龙江工程学院电子工程系,汕头大学电子系
【出 处】
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哈尔滨商业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年4期
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