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	对角型广义RBF神经网络与非线性时间序列预测; Diagonal Generalized RBF Neural Network and Nonlinear Time Series Prediction
	马尽文 ; 青慈阳
	2013
关键词	RBF神经网络 贝叶斯阴阳和谐学习 非线性时间序列 预测 RBF neural network BYY harmony learning nonlinear time series prediction
英文摘要	径向基函数(RBF)神经网络在非线性时间序列预测方面发挥着重要作用.本文提出了对角型广义RBF神经网络模型,并利用贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习算法进行隐层单元个数的确定和参数初始值的选取,并且建立了同步LMS算法进行参数学习.进一步,将对角型广义RBF神经网络应用于非线性时间序列预测,得到了预测准确率高和速度快的效果.; 教育部博士点基金项目20100001110006的资助; 中文核心期刊要目总览(PKU); 中国科技核心期刊(ISTIC); 中国科学引文数据库(CSCD); 0; 12; 1609-1614; 29
语种	中文
出处	万方 ; 知网 ; http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_xhcl201312003.aspx
出版者	信号处理
内容类型	其他
源URL	[http://hdl.handle.net/20.500.11897/12952]
专题	数学科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	马尽文,青慈阳. 对角型广义RBF神经网络与非线性时间序列预测, Diagonal Generalized RBF Neural Network and Nonlinear Time Series Prediction. 2013-01-01.

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