【摘 要】
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该文主要研究了径向基函数(RBF)神经网络及其改进模型在非线性时间序列预测中的应用.主要内容涉及对RBF网络中参数确定的不同方法对网络预测能力的影响和根据金融物理中时间
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该文主要研究了径向基函数(RBF)神经网络及其改进模型在非线性时间序列预测中的应用.主要内容涉及对RBF网络中参数确定的不同方法对网络预测能力的影响和根据金融物理中时间序列的特性对RBF网络进行适当的改进及其应用.首先,该文介绍了常用的四种聚类方法,将不同聚类方法的结果应用对Mackey-Glass方程预测的RBF神经网络中,得出最优的一种的聚类方法,并从理论与计算机模拟图像上给出验证.其次,提出了一种加入非线性反馈项的RBF神经网络模型,使网络的动力学产生混沌机制,从而在权重的调节时使其能够跳出系统能量的局域极小,达到全局寻优的效果.另外一方面,该文使用金融物理的方法对中国股市进行研究,发现其具有标度行为,根据表示标度行为常用的分布为Levy分布,提出了将RBF神经网络模型中的基函数改为Levey分布函数,应用这种模型对深圳上证指数的时间序列进行预测,结果表明此模型优于常用的高斯函数作为基函数的神经网络模型.
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