基于GRA-PCA的RBF神经网络预测方法应用研究

来源 :巢湖学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ankailvyou

【摘要】

：

多因素时间序列预测是时间序列数据挖掘的一个重要分支,被广泛地应用于各种领域.文中利用灰色关联分析(GRA)和主成分分析(PCA)对RBF网络的输入空间进行降维重构,选取与输出变

【作者】

：

伍长荣胡学钢

【机构】

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芜湖师范专科学校计算机教学部,合肥工业大学计算机与信息学院

【出处】

：

巢湖学院学报

【发表日期】

：

2005年3期

【关键词】

：

多因素时间序列 RBF神经网络灰色关联分析主成分分析

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多因素时间序列预测是时间序列数据挖掘的一个重要分支,被广泛地应用于各种领域.文中利用灰色关联分析(GRA)和主成分分析(PCA)对RBF网络的输入空间进行降维重构,选取与输出变量关联度相对大的影响因素,并消除各因素之间相关性,解决了RBF网络在多因素时间序列预测模型设计中的影响因素约简问题.通过粮食产量实例仿真,验证了模型的有效性.

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