不同优化方法的混沌-RBF神经网络模型对大白菜短期价格预测的结果比较

来源 :系统科学与数学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kekedala

【摘要】

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以2008年1月21日至2012年5月13日的大白菜日度零售价格为研究对象,结合混沌理论和神经网络技术在处理非线性问题上的优势,尝试构建了一般混沌-RBF神经网络模型、基于遗传算法

【作者】

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崔利国李哲敏

【机构】

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中国农业科学院农业信息研究所,北京100081农业部农业信息服务技术重点实验室,北京100081;

【出处】

：

系统科学与数学

【发表日期】

：

2013年1期

【关键词】

：

混沌-RBF神经网络短期价格预测大白菜

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以2008年1月21日至2012年5月13日的大白菜日度零售价格为研究对象,结合混沌理论和神经网络技术在处理非线性问题上的优势,尝试构建了一般混沌-RBF神经网络模型、基于遗传算法优化的混沌-RBF神经网络模型和基于粒子群算法优化的混沌-RBF神经网络模型,并比较其不同的优化算法对于大白菜价格短期预测精度是否有提高.研究结论显示:基于粒子群算法优化的混沌-RBF神经网络模型在拟合效果和预测精度上均明显好于其他两种混沌-RBF模型.这也显示了混沌神经网络技术在大白菜价格短期预测领域中具有广泛的应用前景.

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