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《中国仪器仪表学会第五届青年学术会议论文集》2003年
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基于改进RBF神经网络的非线性时间序列预测

韩敏  王晨  席剑辉  
【摘要】:本文基于一种改进的径向基函数(RBF)神经网络,进行了非线性时间序列的在线预测研究。该RBF网络通过次胜者受惩算法(RPCL)根据样本信息合理调节隐层中心,通过递归正交最小二乘算法(ROLS)更新网络输出层的连接权重。算法学习速率较快,从而提高了网络的实时性能。仿真结果表明该学习算法的实用性和有效性。

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