【摘 要】
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为了提高径向基函数（RB F ）神经网络的预测性能，文章提出改进的差分进化算法（ID E ），通过引入混合变异策略和局部算子来增强算法的收敛速率和局部搜索能力，用改进的差分进化算法对径
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为了提高径向基函数（RB F ）神经网络的预测性能，文章提出改进的差分进化算法（ID E ），通过引入混合变异策略和局部算子来增强算法的收敛速率和局部搜索能力，用改进的差分进化算法对径向基函数神经网络的网络结构参数进行优化，建立了ID E‐RB F神经网络股指预测模型，并以上证综指为例进行了实证分析。实证结果表明，ID E‐RB F神经网络的预测效果明显优于其他预测模型。
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