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针对未来政府编制总量的预测,提出了一种改进的RBF网络算法,通过引入GCV准则进一步优化宽度参数σ;同时,对RBF网络进行子网络化处理以优化网络性能.实验结果表明,采用改进的RBF网络模型能够进一步提高网络的拟合精度,比传统的编制总量预测方法误差更小,预测精确度更高.
一种改进的RBF神经网络对县级政府编制预测
【摘 要】
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针对未来政府编制总量的预测,提出了一种改进的RBF网络算法,通过引入GCV准则进一步优化宽度参数σ;同时,对RBF网络进行子网络化处理以优化网络性能.实验结果表明,采用改进的R
【机 构】
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信阳师范学院计算机与信息技术学院
【出 处】
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信阳师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2016年2期
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