计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2013年
7期
51-55
,共5页
径向基神经网络%优化混合算法%居民消费价格指数预测
徑嚮基神經網絡%優化混閤算法%居民消費價格指數預測
경향기신경망락%우화혼합산법%거민소비개격지수예측
RBF neural network%optimized hybrid algorithm%CPI forecasting
根据我国居民消费价格指数的非线性特征及RBF神经网络参数难以确定的问题,建立基于正交最小二乘(OLS)、K-均值聚类、梯度下降法相结合,激活函数为高斯函数、反常S型函数和拟多二次函数的线性组合形式的混合优化RBF神经网络模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行拟合和预测.实验结果表明,该模型能够很好地解决居民消费价格指数拟合和预测这一问题,预测精度比单独使用一种算法和基于高斯函数的混合算法都高,具有一定的普遍适用性.
根據我國居民消費價格指數的非線性特徵及RBF神經網絡參數難以確定的問題,建立基于正交最小二乘(OLS)、K-均值聚類、梯度下降法相結閤,激活函數為高斯函數、反常S型函數和擬多二次函數的線性組閤形式的混閤優化RBF神經網絡模型,同時運用所建模型對我國居民消費價格指數進行擬閤和預測.實驗結果錶明,該模型能夠很好地解決居民消費價格指數擬閤和預測這一問題,預測精度比單獨使用一種算法和基于高斯函數的混閤算法都高,具有一定的普遍適用性.
근거아국거민소비개격지수적비선성특정급RBF신경망락삼수난이학정적문제,건립기우정교최소이승(OLS)、K-균치취류、제도하강법상결합,격활함수위고사함수、반상S형함수화의다이차함수적선성조합형식적혼합우화RBF신경망락모형,동시운용소건모형대아국거민소비개격지수진행의합화예측.실험결과표명,해모형능구흔호지해결거민소비개격지수의합화예측저일문제,예측정도비단독사용일충산법화기우고사함수적혼합산법도고,구유일정적보편괄용성.
