对角型广义RBF神经网络与非线性时间序列预测

来源 :第十六届全国信号处理学术年会及产业发展大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhuzhongbao2005

【摘要】

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径向基函数(RBF)神经网络在非线性时间序列预测方面发挥着重要作用.本文提出了对角型广义RBF神经网络模型,并利用贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行隐层单元个数的确定和参数

【作者】

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马尽文青慈阳

【机构】

：

北京大学数学科学学院信息科学系和数学及其应用教育部重点实验室,北京100871

【出处】

：

第十六届全国信号处理学术年会及产业发展大会

【发表日期】

：

2013年10期

【关键词】

：

RBF神经网络非线性时间序列数值预测贝叶斯阴阳和谐学习算法

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径向基函数(RBF)神经网络在非线性时间序列预测方面发挥着重要作用.本文提出了对角型广义RBF神经网络模型,并利用贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行隐层单元个数的确定和参数初始值的选取,并且建立了同步LMS算法进行参数学习.进一步,将对角型广义RBF神经网络应用于非线性时间序列预测,得到了预测准确率高和速度快的效果.

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