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在混沌理论的基础上,利用改进的RBF神经网络算法对金融时序列数据进行预测,训练过程中采用动态方法调整径向基函数的中心点和宽度。最后通过对股票数据进行多日滚动预测证明该算法较改进前提高了预测的准确度,缩短了训练时间。
改进的RBF神经网络算法在金融时序列预测中的应用
【摘 要】
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在混沌理论的基础上,利用改进的RBF神经网络算法对金融时序列数据进行预测,训练过程中采用动态方法调整径向基函数的中心点和宽度。最后通过对股票数据进行多日滚动预测证明
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院
【出 处】
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计算机系统应用
【发表日期】
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2009年11期
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