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为提高神经网络模型的预测精度,构建了非径向对称基函数神经网络模型结构。为确定非径向对称基函数神经网络模型参数,采用Ulam-von Neumann映射规则确定混沌变量,利用混沌变量的遍历性获得不同网络结构参数下的最优网络输出,以减少所构建网络模型的实际输出与期望输出的差值,并利用模型输出的误差变化率以决定是否增加新的隐层节点。给出基于混沌映射的非径向对称基函数的网络模型构建步骤。采用基于Mackey-Glass时滞微分方程的混沌时间序列预测问题验证该模型的预测精度,并同其他文献对该序列预测的精度以及