计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2010年
10期
92-93,195
,共3页
RBF神经网络%CPI(消费者物价指数)%非线性时间序列%预测
RBF神經網絡%CPI(消費者物價指數)%非線性時間序列%預測
RBF신경망락%CPI(소비자물개지수)%비선성시간서렬%예측
采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法,根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系,应用神经网络建立了多因素非线性时间序列预测模型.最后通过仿真实验和研究,把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较,结果证明,该模型的预测精确度更高,结果令人满意.
採用RBF神經網絡的結構、特性和訓練算法,根據CPI(消費者物價指數)與其影響因素之間存在的映射關繫,應用神經網絡建立瞭多因素非線性時間序列預測模型.最後通過倣真實驗和研究,把RBF神經網絡與傳統的BP網絡預測結果進行比較,結果證明,該模型的預測精確度更高,結果令人滿意.
채용RBF신경망락적결구、특성화훈련산법,근거CPI(소비자물개지수)여기영향인소지간존재적영사관계,응용신경망락건립료다인소비선성시간서렬예측모형.최후통과방진실험화연구,파RBF신경망락여전통적BP망락예측결과진행비교,결과증명,해모형적예측정학도경고,결과령인만의.
