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为了提高地震要素的预测准确度,在同一个网络模型中构建多种不同类型的基核函数,对不同种径向基函数构建多核神经网络集成模型,以提高网络的精度.从确定最优径向基神经元数、适当加大训练的目标误差等多个方面加以优化,减小最小训练误差和提高预测精度.采用多元回归分析法,对样本进行拟合得到子预测的多元回归系数,对子预测模型进行多元回归集成,数据反归一化处理,最终得到了经过回归集成的多核RBF预测模型.结果表明,这种多核神经网络集成的地震要素预测方法所建立的多元回归预测集成模型,能够使实际值与预测值的拟合达到最佳,